EAN: 9783960091646

DESIGN PATTERNS FÃœR MACHINE LEARNING - VALLIAPP...

Bewährte Praxislösungen für komplexe Machine-Learning-Aufgaben Behandelt alle Phasen der
ML-Produktpipeline Klar strukturierter Aufbau  der dafür sorgt  dass sich Konzepte und
Zusammenhänge rasch erschließen Fokus auf TensorFlow  aber auch übertragbar auf
PyTorch-Projekte Die Design Patterns in diesem Buch zeigen praxiserprobte Lösungen für
wiederkehrende Aufgaben im Machine Learning. Die Autor:innen - ML-Experten bei Google -
beschreiben Methoden  die Data Scientists helfen  typische Probleme im gesamten ML-Prozess zu
bewältigen. Die Entwurfsmuster verdichten die Erfahrungen von Hunderten von Expert:innen zu
klar strukturierten  zugänglichen Best Practices. Das Buch bietet detaillierte Erläuterungen zu
30 Mustern für die Daten- und Problemdarstellung  Operationalisierung  Wiederholbarkeit 
Reproduzierbarkeit  Flexibilität  Erklärbarkeit und Fairness. Zu jedem Muster erhalten Sie eine
Beschreibung des Problems  eine Vielzahl möglicher Lösungen sowie Empfehlungen  welche Technik
die beste für Ihre Problemstellung ist. Erfahren Sie  wie Sie: Herausforderungen beim
Trainieren  Bewerten und Deployen von ML-Modellen erkennen und überwinden Daten für
verschiedene ML-Modelltypen mit Einbettungen  Feature Crosses und mehr darstellen den richtigen
Modelltyp für bestimmte Fragestellungen auswählen eine robuste Trainingsschleife mit
Checkpoints  Verteilungsstrategie und Hyperparameter-Tuning erstellen skalierbare ML-Systeme
deployen  die bei erneutem Training aktuelle Daten berücksichtigen Modellvorhersagen für
Stakeholder interpretieren Modellgenauigkeit  Reproduzierbarkeit  Resilienz und Fairness
verbessern

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