Design Patterns f�r Machine Learning: Entwurfsmuster f�r Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices f�r die gesamte ML-Pipeline - Lakshmanan, Valliappa; Robinson, Sara; Munn, Michael: 9783960091646

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Machine Learning Design Patterns: Best Practices f�r Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps (Animals)

Lakshmanan, Vallappa

Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, 2021

ISBN 10: 3960091648 ISBN 13: 9783960091646

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Design Patterns f�r Machine Learning : Entwurfsmuster f�r Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices f�r die gesamte ML-Pipeline

Valliappa Lakshmanan

Verlag: Dpunkt.Verlag Gmbh Nov 2021, 2021

ISBN 10: 3960091648 ISBN 13: 9783960091646

Neu Taschenbuch

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Behandelt alle Phasen der ML-Produktpipeline Klar strukturierter Aufbau, der daf�r sorgt, dass sichKonzepte und Zusammenh�nge rasch erschlie�en Fokus auf TensorFlow, aber auch �bertragbar auf PyTorch-Projekte Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte L�sungen f�r 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 bew�ltigen. Die Entwurfsmuster verdichten die Erfahrungen von Hunderten von Expert:innen zu klar strukturierten, zug�nglichen Best Practices. Das Buch bietet detaillierte Erl�uterungen zu 30 Mustern f�r die Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilit�t, Erkl�rbarkeit und Fairness. Zu jedem Muster erhalten Sie eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl m�glicher L�sungen sowie Empfehlungen, welche Technik die beste f�r Ihre Problemstellung ist. Erfahren Sie, wie Sie: Herausforderungen beim Trainieren, Bewerten und Deployen von ML-Modellen erkennen und �berwinden Daten f�r verschiedene ML-Modelltypen mit Einbettungen, Feature Crosses und mehr darstellen den richtigen Modelltyp f�r bestimmte Fragestellungen ausw�hlen eine robuste Trainingsschleife mit Checkpoints, Verteilungsstrategie und Hyperparameter-Tuning erstellen skalierbare ML-Systeme deployen, die bei erneutem Training aktuelle Daten ber�cksichtigen Modellvorhersagen f�r Stakeholder interpretieren Modellgenauigkeit, Reproduzierbarkeit, Resilienz und Fairness verbessern. Bestandsnummer des Verk�ufers 9783960091646

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Design Patterns f�r Machine Learning | Entwurfsmuster f�r Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps - Best Practices f�r die gesamte ML-Pipeline

Valliappa Lakshmanan

Verlag: O'Reilly, 2021

ISBN 10: 3960091648 ISBN 13: 9783960091646

Neu Taschenbuch

Anbieter: preigu, Osnabr�ck, Deutschland

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Design Patterns f�r Machine Learning

Valliappa Lakshmanan

Verlag: Dpunkt.Verlag Nov 2021, 2021

ISBN 10: 3960091648 ISBN 13: 9783960091646

Neu Taschenbuch

Anbieter: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, Deutschland

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Behandelt alle Phasen der ML-Produktpipeline Klar strukturierter Aufbau, der daf�r sorgt, dass sichKonzepte und Zusammenh�nge rasch erschlie�en Fokus auf TensorFlow, aber auch �bertragbar auf PyTorch-Projekte Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte L�sungen f�r 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 bew�ltigen. Die Entwurfsmuster verdichten die Erfahrungen von Hunderten von Expert:innen zu klar strukturierten, zug�nglichen Best Practices. Das Buch bietet detaillierte Erl�uterungen zu 30 Mustern f�r die Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilit�t, Erkl�rbarkeit und Fairness. Zu jedem Muster erhalten Sie eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl m�glicher L�sungen sowie Empfehlungen, welche Technik die beste f�r Ihre Problemstellung ist. Erfahren Sie, wie Sie: Herausforderungen beim Trainieren, Bewerten und Deployen von ML-Modellen erkennen und �berwinden Daten f�r verschiedene ML-Modelltypen mit Einbettungen, Feature Crosses und mehr darstellen den richtigen Modelltyp f�r bestimmte Fragestellungen ausw�hlen eine robuste Trainingsschleife mit Checkpoints, Verteilungsstrategie und Hyperparameter-Tuning erstellen skalierbare ML-Systeme deployen, die bei erneutem Training aktuelle Daten ber�cksichtigen Modellvorhersagen f�r Stakeholder interpretieren Modellgenauigkeit, Reproduzierbarkeit, Resilienz und Fairness verbessern 430 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verk�ufers 9783960091646

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Valliappa Lakshmanan

Verlag: Dpunkt.Verlag Nov 2021, 2021

ISBN 10: 3960091648 ISBN 13: 9783960091646

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Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Behandelt alle Phasen der ML-Produktpipeline Klar strukturierter Aufbau, der daf�r sorgt, dass sichKonzepte und Zusammenh�nge rasch erschlie�en Fokus auf TensorFlow, aber auch �bertragbar auf PyTorch-Projekte Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte L�sungen f�r 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 bew�ltigen. Die Entwurfsmuster verdichten die Erfahrungen von Hunderten von Expert:innen zu klar strukturierten, zug�nglichen Best Practices. Das Buch bietet detaillierte Erl�uterungen zu 30 Mustern f�r die Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Flexibilit�t, Erkl�rbarkeit und Fairness. Zu jedem Muster erhalten Sie eine Beschreibung des Problems, eine Vielzahl m�glicher L�sungen sowie Empfehlungen, welche Technik die beste f�r Ihre Problemstellung ist. Erfahren Sie, wie Sie: Herausforderungen beim Trainieren, Bewerten und Deployen von ML-Modellen erkennen und �berwinden Daten f�r verschiedene ML-Modelltypen mit Einbettungen, Feature Crosses und mehr darstellen den richtigen Modelltyp f�r bestimmte Fragestellungen ausw�hlen eine robuste Trainingsschleife mit Checkpoints, Verteilungsstrategie und Hyperparameter-Tuning erstellen skalierbare ML-Systeme deployen, die bei erneutem Training aktuelle Daten ber�cksichtigen Modellvorhersagen f�r Stakeholder interpretieren Modellgenauigkeit, Reproduzierbarkeit, Resilienz und Fairness verbessern 430 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verk�ufers 9783960091646

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Design Patterns f�r Machine Learning

Valliappa Lakshmanan

Verlag: Dpunkt.Verlag Nov 2021, 2021

ISBN 10: 3960091648 ISBN 13: 9783960091646

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Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Bew�hrte Praxisl�sungen f�r komplexe Machine-Learning-Aufgabendpunkt.Verlag, Wieblinger Weg 17, 69123 Heidelberg 430 pp. Deutsch. Bestandsnummer des Verk�ufers 9783960091646

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Machine Learning Design Patterns

Valliappa Lakshmanan|Sara Robinson|Michael Munn

Verlag: dpunkt.verlag GmbH, 2021

ISBN 10: 3960091648 ISBN 13: 9783960091646

Neu Kartoniert / Broschiert

Anbieter: moluna, Greven, Deutschland

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Kartoniert / Broschiert. Zustand: New. Autor/Autorin: Valliappa LakshmananValliappa Lakshmanan ist Global Head fuer Datenanalyse und KI-Loesungen bei Google Cloud.Autor/Autorin: Sara RobinsonSara Robinson ist Developer Advocate im Google-Cloud-Team, sie ist spezialisiert auf . Bestandsnummer des Verk�ufers 470166580

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