1 x 101,06 zł
 
 
1 x 18,30 zł
 
 
 
 
 
 
 
1 x 87,53 zł
 
 
 
 
 
 
 
1 x 34,85 zł
 
1 x 20,54 zł
 
 
 
1 x 126,01 zł
 
 
 
 
1 x 54,89 zł
 
1 x 42,45 zł
 
 
1 x 47,99 zł
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1 x 20,54 zł
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1 x 103,94 zł
 
 
1 x 56,16 zł
 
1 x 24,91 zł
 
1 x 62,88 zł
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1 x 30,49 zł
 
1 x 26,75 zł
 
1 x 64,69 zł
 
 
1 x 29,40 zł
 
 
 
1 x 169,61 zł
 
 
 
 
 
 
1 x 34,49 zł
 
 
1 x 20,54 zł
 
 
 
1 x 41,07 zł
 
1 x 38,54 zł
 
 
 
 
 
1 x 42,58 zł
 
1 x 65,28 zł
 
 

Brak produktów

1x Udało się!... -3,42 zł
Wartość produktów: 6 680,24 zł
Realizuj zamówienie

Produkt dodany do koszyka!

Ilość:
Razem:

Produktów w koszyku: 91. Jest 1 produkt w Twoim koszyku.

Wartość koszyka: 5 855,96 zł
Wzorce projektowe uczenia maszynowego Zobacz większe

Wzorce projektowe uczenia maszynowego

Autor:  Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn
Wydawca: APN PROMISE



Kliknij i napisz własną opinię >>

64,94 zł


OPŁACONE DO 14:00 ZAMÓWIENIE Z TYM PRODUKTEM WYŚLEMY DO 72 GODZIN.

Wzorce projektowe opisane w tej książce obejmują najlepsze praktyki i rozwiązania powtarzalnych problemów w uczeniu maszynowym. Autorzy, troje inżynierów z firmy Google, skatalogowali sprawdzone metody, aby pomóc badaczom danych sprostać typowym problemom występującym w całym procesie uczenia maszynowego. Te wzorce projektowe kodyfikują doświadczenie setek ekspertów w prostych, przystępnych radach.
W tej książce znajdziesz szczegółowe wyjaśnienia 30 wzorców reprezentacji danych i problemów, operacjonalizacji, powtarzalności, odtwarzalności, elastyczności, objaśnialności i bezstronności. Każdy wzorzec obejmuje opis pro-blemu, różnorodne potencjalne rozwiązania oraz rekomendacje dotyczące wyboru najlepszej techniki w danej sytuacji.
Nauczysz się:
Rozpoznawać i minimalizować typowe problemy występujące podczas uczenia, oceniania oraz wdrażania modeli uczenia maszynowego
Przedstawiać dane dla różnych typów modeli uczenia maszynowego, w postaci reprezentacji wektorowych, krzyżowania cech i nie tylko
Wybierać prawidłowy typ modelu dla konkretnych problemów
Konstruować wydajną pętlę uczenia z zastosowaniem punktów kontrolnych, strategii rozkładu i strojenia hiperparametrów
Wdrażać skalowalne systemy uczenia maszynowego, które można uczyć ponownie i aktualizować, aby odzwierciedlać nowe dane
Interpretować predykcje modeli dla interesariuszy i zapewniać, że modele traktują użytkowników bezstronnie
Zwiększać dokładność, odtwarzalność i elastyczność
Dzięki wspaniałym, różnorodnym przykładom ta książka jest obowiązkową lekturą dla badaczy danych i inżynierów uczenia maszynowego dążących do zrozumienia sprawdzonych rozwiązań złożonych problemów uczenia maszyno-wego.
David Kanter
Dyrektor wykonawczy, ML Commons
Jeśli chcesz oszczędzić sobie siniaków na drodze do konstruowania rozwiązań uczenia maszynowego, Lak, Sara i Michael to osoby, na które możesz liczyć.
Will Grannis
Dyrektor zarządzający,
Cloud CTO Office, Google
Valliappa (Lak) Lakshmanan jest globalnym kierownikiem działu analizy danych i rozwiązań sztucznej inteligencji w Google Cloud.
Sara Robinson jest rzeczniczką deweloperów w zespole Google Cloud, skupiającą się na uczeniu maszynowym.
Michael Munn jest inżynierem rozwiązań uczenia maszynowego w Google, gdzie pomaga klientom projektować, implementować i wdrażać modele uczenia maszynowego.

Autor Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn
ISBN 9788375414417
Rok wydania Rok wydania: 2021
Wydawnictwo APN PROMISE
Data premiery 2021-04-06
Ilość stron 412
Cena detaliczna netto 85.70
Cena detaliczna brutto 89.99
Format 230x170x20 mm

Napisz recenzję

Wzorce projektowe uczenia maszynowego

Wzorce projektowe uczenia maszynowego