📚Machine Learning Design Patterns: Solutions to Common Challenges in Data Preparation, Model Building, and MLOps (2020)
✍️Автор: Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn
📃Страниц: 671
В этой книге вы найдете подробные объяснения 30 шаблонов представления данных и задач, их функционализации, повторяемости, воспроизводимости, гибкости, объяснимости и объективности. Каждый шаблон включает в себя описание проблемы, множество возможных решений и рекомендации по выбору наилучшего метода для вашей ситуации.
Что внутри:
🔸Выявляйте и устраняйте распространенные проблемы при обучении, оценке и развертывании моделей ML
🔸Представляйте данные для различных типов моделей ML, включая встраивания, пересечение функций и многое другое
🔸Выбирайте правильный тип модели для решения конкретных задач
🔸Создайте надежный цикл обучения, который использует контрольные точки, стратегию распространения и настройку гиперпараметров
Ссылка на книгу
✍️Автор: Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn
📃Страниц: 671
В этой книге вы найдете подробные объяснения 30 шаблонов представления данных и задач, их функционализации, повторяемости, воспроизводимости, гибкости, объяснимости и объективности. Каждый шаблон включает в себя описание проблемы, множество возможных решений и рекомендации по выбору наилучшего метода для вашей ситуации.
Что внутри:
🔸Выявляйте и устраняйте распространенные проблемы при обучении, оценке и развертывании моделей ML
🔸Представляйте данные для различных типов моделей ML, включая встраивания, пересечение функций и многое другое
🔸Выбирайте правильный тип модели для решения конкретных задач
🔸Создайте надежный цикл обучения, который использует контрольные точки, стратегию распространения и настройку гиперпараметров
Ссылка на книгу