書名：機器學習設計模式，原文名稱：Machine Learning Design Patterns，語言：繁體中文，ISBN：9789865027889，頁數：400，出版社：歐萊禮，作者：Valliappa Lakshmanan,Sara Robinson,Michael Munn，譯者：賴屹民，出版日期：2021/05/26，類別：電腦資訊

機器學習設計模式~好書精選[悅讀推薦]博客來金石堂好冊

內容簡介

資料準備、模型建構與MLOps常見挑戰的解決方案

　　本書的設計模式介紹常見的機器學習最佳實踐法和解決方案。作者是三位Google工程師，他們整理了一些經過驗證的方法，協助資料科學家匯整ML程序中常見的問題，用這些設計模式來將數百位專家的經驗整理成直觀、平易近人的建議。

　　這本書詳細地解釋30種模式，介紹資料和問題的表示法、作業化、可重複性、再現性、靈活性、可解釋性和公平性，每一種模式都包含問題描述、各種可能的解決方案，以及視情況選擇最佳技術的建議。

　　你將學會：

　　‧在訓練、評估和部署ML模型時，認出常見的挑戰並處理它們

　　‧表示各種ML模型的資料，包括embedding、feature cross(特徵交叉)等

　　‧為具體的問題選擇適合的模型

　　‧使用檢查點、發布策略和超參數調整來建立穩健的訓練循環

　　‧部署可擴展的ML系統，以便用新資料來進行重新訓練和更新

　　‧向關係人解釋模型為何做出那些預測，以確保模型公平地對待用戶

　　‧提高模型的準確性、再現性和復原力

好評推薦

　　「本書提供了豐富的範例，如果你是資料科學家或ML工程師，而且想要了解如何使用行之有效的解決方案來處理複雜的ML問題，你一定要看這本書。」 —David Kanter ML Commons執行長

　　「如果你想在建構ML解決方案的過程中減少傷害、碰撞和磨擦，Lak、Sara和Michael可以在背後支持你。」 —Will Grannis Google Cloud CTO Office常務董事

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前言
第一章為何需要機器學習設計模式
第二章資料表示
第三章問題表示
第四章模型訓練
第五章提供具復原力的服務
第六章再現性
第七章 Responsible AI
第八章連接模式
索引

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詳細資料

ISBN：9789865027889
規格：平裝 / 400頁 / 18.5 x 23 x 1.8 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
出版地：台灣

本書分類：電腦資訊> 概論/科技趨勢> 人工智慧/機器學習

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作者介紹

作者簡介

Valliappa(Lak) Lakshmanan

　　是Google Cloud的資料分析和AI解決方案的全球主管

Sara Robinson

　　是Google Cloud團隊的開發技術推廣工程師，工作重點是機器學習

Michael Munn

　　是Google的ML解決方案工程師，負責協助顧客設計、實作與部署機器學習模型

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資料來源：博客來，圖片來源：博客來

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