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内容简介:
《机器学习设计模式(影印版)》中的设计模式针对机器学习中反复出现的问题给出实践和解决方案。作者为来自谷歌的三位工程师,他们整理了已证实的方法,帮助数据科学家解决整个机器学习过程中的常见问题。这些设计模式将数百位专家的经验转化成直接、易懂的建议。在这本书中,你会找到关于数据和问题表示、操作化、可重复性、可复现性、灵活性、可解释性和公平性的30种模式的详细解释。每个模式包括对问题的描述、各种可能的解决方案,以及针对你的情况选择技术的建议。你将学习:
·识别和减轻在训练、评估以及部署机器学习模型时的常见挑战
·为不同类型的机器学习模型表示数据,包括嵌入、特征交叉等
·针对具体问题选择合适的模型类型
·使用检查点、分发策略和超参数优化,建立一个鲁棒的训练循环
·部署可扩展的机器学习系统,通过它你可以再训练和更新以反映新的数据
·为用户解释模型的预测结果,确保模型公平地对待用户
·提高模型的准确性、可复现性和弹性
书籍目录:
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作者介绍:
Valliappa(Lak)Lakshmanan是谷歌云数据分析和人工智能解决方案的全球负责人。
Sara Robinson是谷歌云团队的开发者和倡导者,专注于机器学习。
Michael Munn是谷歌的机器学习解决方案工程师,他帮助客户设计、实现和部署机器学习模型。
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其它内容:
书籍介绍
《机器学习设计模式(影印版)》中的设计模式针对机器学习中反复出现的问题给出实践和解决方案。作者为来自谷歌的三位工程师,他们整理了已证实的方法,帮助数据科学家解决整个机器学习过程中的常见问题。这些设计模式将数百位专家的经验转化成直接、易懂的建议。在这本书中,你会找到关于数据和问题表示、操作化、可重复性、可复现性、灵活性、可解释性和公平性的30种模式的详细解释。每个模式包括对问题的描述、各种可能的解决方案,以及针对你的情况选择技术的建议。你将学习:
·识别和减轻在训练、评估以及部署机器学习模型时的常见挑战
·为不同类型的机器学习模型表示数据,包括嵌入、特征交叉等
·针对具体问题选择合适的模型类型
·使用检查点、分发策略和超参数优化,建立一个鲁棒的训练循环
·部署可扩展的机器学习系统,通过它你可以再训练和更新以反映新的数据
·为用户解释模型的预测结果,确保模型公平地对待用户
·提高模型的准确性、可复现性和弹性
网站评分
书籍多样性:5分
书籍信息完全性:3分
网站更新速度:8分
使用便利性:6分
书籍清晰度:3分
书籍格式兼容性:3分
是否包含广告:3分
加载速度:4分
安全性:4分
稳定性:6分
搜索功能:5分
下载便捷性:9分
下载点评
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下载评价
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书籍真实打分
故事情节:8分
人物塑造:3分
主题深度:4分
文字风格:7分
语言运用:5分
文笔流畅:8分
思想传递:8分
知识深度:6分
知识广度:8分
实用性:6分
章节划分:7分
结构布局:4分
新颖与独特:7分
情感共鸣:8分
引人入胜:4分
现实相关:5分
沉浸感:3分
事实准确性:4分
文化贡献:6分