Описание
Приводимые в книге паттерны проектирования отражают лучшие практические подходы к решению типичных задач машинного обучения. Указанные паттерны, реализованные в программном коде, сконцентрировали опыт сотен экспертов в простые и легкодоступные советы. Книга содержит подробный разбор 30 паттернов, служащих для представления данных и задач, тренировки моделей, отказоустойчивого обслуживания, обеспечения воспроизводимо-сти и искусственного интеллекта. Каждый паттерн включает в себя постановку задачи, ряд потенциальных решений и рекомендации по выбору технического приема, наилучшим образом подходящего к данной ситуации.
Для программистов в области машинного обучения
Вы научитесь
- Выявлять и преодолевать трудности, встречающиеся во время тренировки, оценивания и развертывания моделей машинного обучения
- Представлять данные для разных типов моделей машинного обучения, включая векторные вложения, гибриды признаков и многое другое
- Выбирать правильный тип модели для той или иной задачи
- Строить надежный цикл тренировки с использованием контрольных точек, распределительной стратегии и гиперпараметрической настройки
- Разворачивать масштабируемые модели машинного обучения, которые можно переучивать и обновлять с целью учета новых данных
- Интерпретировать предсказания модели понятным конечному пользователю образом
- Улучшать точность, воспроизводимость и отказоустойчивость моделей
Еще о книге
Приводимые в этой книге паттерны проектирования отражают лучшие практические подходы к решению типичных задач машинного обучения. Авторы книги, три инженера компании Google, систематизировали проверенные временем методы решений и поместили их в книгу. Указанные паттерны, реализованные в программном коде, превращают опыт сотен экспертов в простые и легкодоступные советы.
Рекомендации специалистов
Эта книга с ее превосходными и разнообразными примерами обязательна для прочтения любым исследователем данных или инженером в области машинного обучения, стремящимся понять проверенные временем решения сложных задач
Дэвид Кантер, исполнительный директор компании ML Commons
Если вы хотите, чтобы на вашем пути разработки решений в области машинного обучения было меньше синяков и шишек, то Лак, Сара и Майкл вас прикроют
Уилл Граннис, управляющий директор облачного офиса Google
Решение типичных проблем при подготовке данных, построении моделей и MLOps
Об авторах
Валлиаппа (Лак) Лакшманан (Valliappa (Lak) Lakshmanan) — глобальный руководитель отдела аналитики данных и решений в области искусственного интеллекта в Google Cloud. Руководимый им коллектив строит программно-информационные решения для деловых задач, используя продукты Google Cloud для анализа данных и машинного обучения. Он является основателем программы погружения в проблематику машинного обучения в Лаборатории передовых решений компании Google (Google’s Advanced Solutions Lab ML). До работы в компании Google Лак был директором по исследованию данных в Climate Corporation и научным исследователем в NOAA.
Майкл Мунн (Michael Munn) — инженер по техническим решениям в области машинного обучения в Google, в которой он работает с заказчиками инфраструктуры Google Cloud, помогая им разрабатывать и развертывать модели машинного обучения. Также преподает программу погружения в проблематику машинного обучения в Лаборатории передовых решений (Advanced Solutions Lab ML). Имеет докторскую степень по математике, полученную в Университете Нью-Йорка (City University of New York). До прихода в Google он работал профессором-исследователем.
Сара Робинсон (Sara Robinson) — адвокат разработчиков в коллективе Google Cloud со специализацией в машинном обучении. Она вдохновляет разработчиков и исследователей данных интегрировать машинное обучение в свои приложения с помощью демонстраций, онлайнового контента и мероприятий. Имеет степень бакалавра, полученную в Университете Брандейса (Brandeis University). До работы в компании Google была представителем разработчиков из коллектива Firebase.
Отзывы
Отзывов пока нет.