机器学习设计模式
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作者(美)瓦利阿帕·拉克什曼南,(美)萨拉·罗宾逊,(美)迈克尔·穆恩
出版社东南大学出版社
ISBN9787564196776
出版时间2022-09
装帧平装
开本16开
定价128元
货号1202701434
上书时间2024-11-25
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
瓦利阿帕·拉克什曼南是Google云计算平台专家服务部门的技术主管。他希望将机器学习普及化，让任何人、从任何地方，在无需深入了解统计学、编程知识，也无需购买大量硬件的情况下使用Google云平台提供的很好架构。
目录
前言
第1章机器学习设计模式的需求
什么是设计模式？
如何使用这本书
机器学习术语
机器学习中的常见挑战
总结
第2章数据表示设计模式简单数据表示
设计模式1：哈希特征
设计模式2：嵌入
设计模式3：特征交叉
设计模式4：多模态输入
总结
第3章问题表示设计模式
设计模式5：重构
设计模式6：多标签
设计模式7：集成
设计模式8：级联
设计模式9：中立类
设计模式10：再平衡
总结
第4章模型训练模式
典型训练循环
设计模式11：有用的过拟合
设计模式12：检查点
设计模式13：迁移学习
设计模式14：分布式策略
设计模式15：超参数调优
第5章具有弹性服务的设计模式
设计模式16：无状态服务函数
设计模式17：批处理服务
设计模式18：持续的模型评估
设计模式19：两阶段预测
设计模式20：带键值预测
第6章可复现设计模式
设计模式21：变换
设计模式22：可重复拆分
设计模式23：桥接模式
设计模式24：窗口推理
设计模式25：工作流管道
设计模式26：特征仓库
设计模式27：模型版本控制
总结
第7章负责任的人工智能
设计模式28：启发式基准
设计模式29：可解释预测
设计模式30：公平性透镜
总结
第8章连接模式
模式参考
交互模式
机器学习项目中的诰
按用例和数据类型划分的常用模式
内容摘要
本书中的设计模式针对机器学习中反复出现的问题给出很好实践和解决方案。作者为来自谷歌的三位工程师，他们整理了已证实的方法，帮助数据科学家解决整个机器学习过程中的常见问题。这些设计模式将数百位专家的经验转化成直接、易懂的建议。
在这本书中，你会找到关于数据和问题表示、操作化、可重复性、可复现性、灵活性、可解释性和公平性的30种模式的详细解释。每个模式包括对问题的描述、各种可能的解决方案，以及针对你的情况选择很好技术的建议。
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