Buch, Deutsch, 432 Seiten, Format (B × H): 163 mm x 238 mm, Gewicht: 784 g
Reihe: Animals
Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices für die gesamte ML-Pipeline
Buch, Deutsch, 432 Seiten, Format (B × H): 163 mm x 238 mm, Gewicht: 784 g
Reihe: Animals
ISBN: 978-3-96009-164-6
Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH
Bewährte Praxislösungen für komplexe Machine-Learning-AufgabenBehandelt alle Phasen der ML-ProduktpipelineKlar strukturierter Aufbau, der dafür sorgt, dass sich Konzepte und Zusammenhänge rasch erschließenFokus auf TensorFlow, aber auch übertragbar auf PyTorch-Projekte
Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte Lösungen für wiederkehrende Aufgaben im Machine Learning. Die Autor:innen – ML-Experten bei Google – beschreiben Methoden, die Data Scientists helfen, typische Probleme im gesamten ML-Prozess zu bewältigen. Die Entwurfsmuster verdichten die Erfahrungen von Hunderten von Expert:innen zu klar strukturierten, zugänglichen Best Practices.
Das Buch bietet detaillierte Erläuterungen zu 30 Mustern für die Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilität, Erklärbarkeit und Fairness. Zu jedem Muster erhalten Sie eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl möglicher Lösungen sowie Empfehlungen, welche Technik die beste für Ihre Problemstellung ist.
Erfahren Sie, wie Sie:
Herausforderungen beim Trainieren, Bewerten und Deployen von ML-Modellen erkennen und überwindenDaten für verschiedene ML-Modelltypen mit Einbettungen, Feature Crosses und mehr darstellenden richtigen Modelltyp für bestimmte Fragestellungen auswähleneine robuste Trainingsschleife mit Checkpoints, Verteilungsstrategie und Hyperparameter-Tuning erstellenskalierbare ML-Systeme deployen, die bei erneutem Training aktuelle Daten berücksichtigenModellvorhersagen für Stakeholder interpretierenModellgenauigkeit, Reproduzierbarkeit, Resilienz und Fairness verbessern
Lakshmanan / Robinson / Munn
Design Patterns für Machine Learning jetzt bestellen!
Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte Lösungen für wiederkehrende Aufgaben im Machine Learning. Die Autor:innen – ML-Experten bei Google – beschreiben Methoden, die Data Scientists helfen, typische Probleme im gesamten ML-Prozess zu bewältigen. Die Entwurfsmuster verdichten die Erfahrungen von Hunderten von Expert:innen zu klar strukturierten, zugänglichen Best Practices.
Das Buch bietet detaillierte Erläuterungen zu 30 Mustern für die Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilität, Erklärbarkeit und Fairness. Zu jedem Muster erhalten Sie eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl möglicher Lösungen sowie Empfehlungen, welche Technik die beste für Ihre Problemstellung ist.
Erfahren Sie, wie Sie:
Herausforderungen beim Trainieren, Bewerten und Deployen von ML-Modellen erkennen und überwindenDaten für verschiedene ML-Modelltypen mit Einbettungen, Feature Crosses und mehr darstellenden richtigen Modelltyp für bestimmte Fragestellungen auswähleneine robuste Trainingsschleife mit Checkpoints, Verteilungsstrategie und Hyperparameter-Tuning erstellenskalierbare ML-Systeme deployen, die bei erneutem Training aktuelle Daten berücksichtigenModellvorhersagen für Stakeholder interpretierenModellgenauigkeit, Reproduzierbarkeit, Resilienz und Fairness verbessern
Zielgruppe
- Data Scientists
- Data Engineers
- Machine Learning Engineers
Fachgebiete
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