Wzorce projektowe uczenia maszynowego

Symbol: 9788375414417
Dostępność: 3 szt.
70.81
67.27 cena z kodem: EDUKAMP
szt.
Zamówienia telefoniczne: 501-031-535 Zostaw telefon
Cena przesyłki:
9.49
  • Odbiór osobisty Kraków ul. Ofiar Dąbia 4 0
  • Odbiór osobisty Kraków ul. Ofiar Dąbia 4 0
  • Orlen paczka 9.49
  • Paczkomaty 24/7 9.99
  • Kurier DPD 12.9
  • Paczkomaty 24/7 (POBRANIE) 14.99
  • Kurier DPD (POBRANIE) 14.99
  • Kurier DHL 18
  • Kurier DHL (POBRANIE) 21
Więcej o produkcie
Wydawnictwo:
APN PROMISE
Autor:
Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn
Rok wydania:
2021
Stron:
412
EAN:
9788375414417
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.
Parametry:
Wydawnictwo:
APN PROMISE
Autor:
Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn
Rok wydania:
2021
Stron:
412

Informacje dotyczące bezpieczeństwa

Do użytku pod bezpośrednim nadzorem osoby dorosłej, Konieczność stosowania środków ochronnych. Nie używać w ruchu ulicznym, Nie nadaje się dla dzieci poniżej określonego wieku. Do używania pod nadzorem osoby dorosłej, Ta zabawka nie zapewnia ochrony, Zawiera zabawkę. Zalecany nadzór osoby dorosłej

Posiada znak CE potwierdzający spełnienie wymagań dyrektywy Unii Europejskiej dla tego typu urządzeń.

 

Deklaracja zgodności CE | Zgodne z normą EN-71 - Bezpieczeństwo zabawek

 

Dla dzieci powyżej 3-go roku życia

 

Posiada znak CE potwierdzający spełnienie wymagań dyrektywy Unii Europejskiej - Zgodne z normą EN-71 - Bezpieczeństwo zabawek

Dane producenta

ATENEUM M KOGUT
ul. Półłanki 12C
30-740 Kraków
Poland

730260740
[email protected]

Osoba odpowiedzialna

ATENEUM
ul. Półłanki 12C
30-740 Kraków
Poland

730260740
[email protected]

Nie ma jeszcze komentarzy ani ocen dla tego produktu.
Zadaj pytanie
Podpis:
E-mail:
Zadaj pytanie: