Libro: Machine Learning Design Patterns: Solutions To Common

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PRODUCTO: Libro: Machine Learning Design Patterns: Solutions to Common Challenges in Data Preparation, Model Building, and MLOps

DESCRIPCION:
Los patrones de diseño de este libro capturan las mejores prácticas y soluciones a problemas recurrentes en el aprendizaje automático. Los autores, tres ingenieros de Google, catalogan métodos probados para ayudar a los científicos de datos a abordar problemas comunes durante todo el proceso de aprendizaje automático. Estos patrones de diseño codifican la experiencia de cientos de expertos en consejos sencillos.
En este libro, encontrará explicaciones detalladas de 30 patrones para la representación, operacionalización, repetibilidad, reproducibilidad, flexibilidad, explicabilidad y equidad de datos y problemas. Cada patrón incluye una descripción del problema, una variedad de posibles soluciones y recomendaciones para elegir la mejor técnica para su situación.
Aprenderá cómo: Identificar y mitigar desafíos comunes al entrenar, evaluar e implementar modelos de ML. Representar datos para diferentes tipos de modelos de ML, incluidas incrustaciones, cruces de características y más. Elegir el tipo de modelo adecuado para problemas específicos. Construir un ciclo de entrenamiento sólido que utilice puntos de control, estrategia de distribución y ajuste de hiperparámetros Implemente sistemas de aprendizaje automático escalables que pueda volver a entrenar y actualizar para reflejar nuevos datos Interprete predicciones de modelos para las partes interesadas y garantice que los modelos traten a los usuarios de manera justa



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Marca: OReilly Media
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