Návrhové vzory strojového učenia: Riešenia bežných výziev pri príprave dát, tvorbe modelov a mlops

Recenzie čitateľov

Kniha je dobre prijímaná pre svoje praktické poznatky o vzoroch návrhu strojového učenia a slúži ako cenný zdroj informácií pre začiatočníkov aj skúsených odborníkov. Čelila však kritike za to, že sa príliš zameriava na technológie spoločnosti Google a v niektorých oblastiach jej chýba hĺbka.

Poskytuje dôkladné pochopenie súboru nástrojov strojového učenia a návrhových vzorov.

Dobre napísaná s dobrými príkladmi, ktoré rezonujú s praktickým využitím.

(na základe 39 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

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

Obsah knihy:

Návrhové vzory v tejto knihe zachytávajú osvedčené postupy a riešenia opakujúcich sa problémov v strojovom učení. Autori, traja inžinieri spoločnosti Google, uvádzajú osvedčené metódy, ktoré pomáhajú dátovým vedcom riešiť bežné problémy v celom procese ML. Tieto návrhové vzory kodifikujú skúsenosti stoviek odborníkov do jednoduchých a prístupných rád.

V tejto knihe nájdete podrobné vysvetlenia 30 vzorov pre reprezentáciu údajov a problémov, operacionalizáciu, opakovateľnosť, reprodukovateľnosť, flexibilitu, vysvetliteľnosť a spravodlivosť. Každý vzor obsahuje opis problému, rôzne potenciálne riešenia a odporúčania na výber najlepšej techniky pre vašu situáciu.

Naučíte sa, ako:

⬤ Identifikovať a zmierniť bežné problémy pri tréningu, hodnotení a nasadzovaní ML modelov.

⬤ Prezentovať údaje pre rôzne typy ML modelov vrátane osadení, krížov príznakov a ďalších.

⬤ Vyberať správny typ modelu pre konkrétne problémy.

⬤ Vybudovať robustnú trénovaciu slučku, ktorá využíva kontrolné body, distribučnú stratégiu a ladenie hyperparametrov.

⬤ Vyvíjajte škálovateľné ML systémy, ktoré môžete preškoliť a aktualizovať podľa nových údajov.

⬤ Interpretovať predpovede modelov pre zainteresované strany a zabezpečiť, aby modely zaobchádzali s používateľmi spravodlivo.