dpunkt Design Patterns für Machine Learning Buch TensorFlow
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Design Patterns für Machine Learning von dpunkt aus der Reihe Computing ist als Fachbuch und Praxisbuch für Data Scientists konzipiert. Es behandelt als ML Buch 30 Muster für TensorFlow und PyTorch, von Datendarstellung und Training bis Deployment, Reproduzierbarkeit und Fairness.
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Dieses Machine Learning Buch von dpunkt aus der Reihe Computing stammt von ML-Experten bei Google. Als Fachbuch für Data Science zeigt es 30 praxiserprobte Muster für die gesamte ML-Pipeline. Der Aufbau erklärt Problem, Lösungen und Empfehlung je Muster klar strukturiert.
Behandelt werden Daten- und Problemdarstellung mit Einbettungen und Feature Crosses, Modellauswahl, Trainingsschleife mit Checkpoints und Hyperparameter-Tuning. Auch Bewertung, Deployment und erneutes Training mit aktuellen Daten gehören dazu. Der Fokus liegt auf TensorFlow, die Ansätze lassen sich auf PyTorch übertragen.
ML Praxisbuch für TensorFlow und PyTorch
Als Praxisbuch hilft der Titel beim Erkennen von Herausforderungen beim Trainieren, Bewerten und Deployen von ML-Modellen. Es vermittelt Operationalisierung, Wiederholbarkeit, Flexibilität und Erklärbarkeit für skalierbare Systeme. Faire und robuste Modelle stehen ebenfalls im Mittelpunkt.
Das KI Buch eignet sich für Data Scientists, Entwickler und Teams im Deep Learning Umfeld. Tabellen, Code-Beispiele und Musterbeschreibungen erleichtern die Umsetzung im Projekt.
Merkmale
Design Patterns für Machine Learning aus der Reihe Computing
ML Buch mit 30 Mustern für die ML-Pipeline
Fokus auf TensorFlow, übertragbar auf PyTorch
Praxisbuch für Training, Bewertung und Deployment
Von ML-Experten bei Google für Data Science
Reihe: Computing
Thema: Machine Learning Muster
Titel: Design Patterns für Machine Learning
Inhalt: ML Training Deployment
Bereich: Data Science KI
Variante: Praxisbuch
Anwendung: ML Pipeline ML Modelle
Produktart: Fachbuch
Produkttyp: Buch
Zielgruppe: Data Scientists
Technologie: TensorFlow PyTorch
Verkäufer: Bizheld
Häufig gestellte Fragen
Ist das Buch für PyTorch geeignet?
Ja, der Fokus liegt auf TensorFlow, die beschriebenen Muster lassen sich aber auf PyTorch-Projekte übertragen.
Wie viele Muster werden behandelt?
Das Buch enthält 30 detaillierte Muster für Daten, Training, Betrieb und Fairness.
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Kundenbewertungen
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★★★★★★★★★★5.0
f***h
Verifiziert
Sehr praktisch
Die 30 Muster sind super erklärt, direkt was fürs Training mitgenommen.
★★★★★★★★★★4.0
z*a
Verifiziert
Gut strukturiert
Datendarstellung und Deployment sind besonders verständlich aufgebaut.
★★★★★★★★★★3.0
l***r
Verifiziert
Anspruchsvoll
Viel Stoff, für Einsteiger teils knackig, aber sehr fundiert.
