機器學習設計模式

機器學習設計模式
Machine Learning Design Patterns

作者： Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn

譯者：

賴屹民

書號： A665

出版日： 2021/05/24

ISBN： 9789865027889

EAN： 9789865027889

紙本書價格： 680

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資料準備、模型建構與MLOps常見挑戰的解決方案

「本書提供了豐富的範例，如果你是資料科學家或ML工程師，而且想要了解如何使用行之有效的解決方案來處理複雜的ML問題，你一定要看這本書。」
—David Kanter
ML Commons執行長

「如果你想在建構ML解決方案的過程中減少傷害、碰撞和磨擦，Lak、Sara和Michael可以在背後支持你。」
—Will Grannis
Google Cloud CTO Office常務董事

本書的設計模式介紹常見的機器學習最佳實踐法和解決方案。作者是三位Google工程師，他們整理了一些經過驗證的方法，協助資料科學家匯整ML程序中常見的問題，用這些設計模式來將數百位專家的經驗整理成直觀、平易近人的建議。

這本書詳細地解釋30種模式，介紹資料和問題的表示法、作業化、可重複性、再現性、靈活性、可解釋性和公平性，每一種模式都包含問題描述、各種可能的解決方案，以及視情況選擇最佳技術的建議。

你將學會：
‧在訓練、評估和部署ML模型時，認出常見的挑戰並處理它們
‧表示各種ML模型的資料，包括embedding、feature cross(特徵交叉)等
‧為具體的問題選擇適合的模型
‧使用檢查點、發布策略和超參數調整來建立穩健的訓練循環
‧部署可擴展的ML系統，以便用新資料來進行重新訓練和更新
‧向關係人解釋模型為何做出那些預測，以確保模型公平地對待用戶
‧提高模型的準確性、再現性和復原力

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Valliappa(Lak) Lakshmanan 是Google Cloud的資料分析和AI解決方案的全球主管
Sara Robinson 是Google Cloud團隊的開發技術推廣工程師，工作重點是機器學習
Michael Munn 是Google的ML解決方案工程師，負責協助顧客設計、實作與部署機器學習模型

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前言
第一章為何需要機器學習設計模式
第二章資料表示
第三章問題表示
第四章模型訓練
第五章提供具復原力的服務
第六章再現性
第七章 Responsible AI
第八章連接模式
索引

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打造機器學習應用｜從構想邁向產品從程式員到AI專家｜寫給程式員的人工智慧與機器學習指南寫給程式設計師的深度學習｜使用fastai和PyTorch

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