机器学习设计模式
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作者Valliappa Lakshmanan,Sara Robinson,Michael Munn
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29451509
上书时间2024-11-02
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
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导语摘要
本书介绍了：
• 识别和减轻在训练、评估以及部署机器学习模型时的常见挑战
• 为不同类型的机器学习模型表示数据，包括嵌入、特征交叉等
• 针对具体问题选择合适的模型类型
• 使用检查点、分发策略和超参数优化，建立一个鲁棒的训练循环
• 部署可扩展的机器学习系统，通过它你可以再训练和更新以反映新的数据
• 为用户解释模型的预测结果，确保模型公平地对待用户
• 提高模型的准确性、可复现性和弹性
作者简介Valliappa (Lak) Lakshmanan是谷歌云数据分析和人工智能解决方案的全球负责人。
Sara Robinson是谷歌云团队的开发者和倡导者，专注于机器学习。
Michael Munn是谷歌的机器学习解决方案工程师，他帮助客户设计、实现和部署机器学习模型。
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l: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
内容摘要本书介绍了：
• 识别和减轻在训练、评估以及部署机器学习模型时的常见挑战
• 为不同类型的机器学习模型表示数据，包括嵌入、特征交叉等
• 针对具体问题选择合适的模型类型
• 使用检查点、分发策略和超参数优化，建立一个鲁棒的训练循环
• 部署可扩展的机器学习系统，通过它你可以再训练和更新以反映新的数据
• 为用户解释模型的预测结果，确保模型公平地对待用户
• 提高模型的准确性、可复现性和弹性
主编推荐Valliappa (Lak) Lakshmanan是谷歌云数据分析和人工智能解决方案的全球负责人。
Sara Robinson是谷歌云团队的开发者和倡导者，专注于机器学习。
Michael Munn是谷歌的机器学习解决方案工程师，他帮助客户设计、实现和部署机器学习模型。
媒体评论“具有优秀且多样的示例，这本书是任何数据科学家或机器学习工程师理解复杂机器学习问题的经过验证的解决方案的书籍。”
——David Kanter
ML Commons执行董事“如果你想在构建机器学习解决方案的过程中少一些疤痕/肿块/瘀伤，Lak、Sara和Michael会支持你。”
——Will Grannis
谷歌云CTO 办公室董事总经理
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