Bis zu 50 % günstiger als neu 3 Jahre rebuy Garantie Professionelles Refurbishment
ElektronikMedien
Tipps & News
AppleAlle anzeigen
TabletsAlle anzeigen
HandyAlle anzeigen
Fairphone
AppleAlle anzeigen
iPhone Air Generation
GoogleAlle anzeigen
Pixel Fold
HonorAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
Honor SerieY-Serie
NothingAlle anzeigen
OnePlusAlle anzeigen
OnePlus 11 GenerationOnePlus 12 Generation
SamsungAlle anzeigen
Galaxy XcoverWeitere Modelle
SonyAlle anzeigen
Weitere Modelle
XiaomiAlle anzeigen
Weitere Modelle
Tablets & eBook ReaderAlle anzeigen
Google
AppleAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
MatePad Pro Serie
MicrosoftAlle anzeigen
XiaomiAlle anzeigen
Kameras & ZubehörAlle anzeigen
ObjektiveAlle anzeigen
System & SpiegelreflexAlle anzeigen
WearablesAlle anzeigen
Fitness TrackerAlle anzeigen
SmartwatchesAlle anzeigen
Xiaomi
Konsolen & ZubehörAlle anzeigen
Lenovo Legion GoMSI Claw
NintendoAlle anzeigen
Nintendo Switch Lite
PlayStationAlle anzeigen
XboxAlle anzeigen
Audio & HiFiAlle anzeigen
KopfhörerAlle anzeigen
FairphoneGoogle
LautsprecherAlle anzeigen
Beats by Dr. DreGoogleYamahatonies
iPodAlle anzeigen

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Optischer Zustand
Beschreibung
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
Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
ab 5,59 €
Derzeit nicht verfügbar
Derzeit nicht verfügbar

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Technische Daten


Erscheinungsdatum
10.11.2021
Sprache
Deutsch
EAN
9783960105992
Herausgeber
O'Reilly
Sonderedition
Nein
Autor
Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn, Frank Langenau
Seitenanzahl
432
Einbandart
Unbekannter Einband
Buch Untertitel
Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps – Best Practices für die gesamte ML-Pipeline
Schlagwörter
AI, Artificial Intelligence, Deep Learning, KI, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Maschinelles Lernen, Neuronale Netze, Python, Statistische Datenanalyse, Machine Learning Operations, Entwurfsmuster, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, DevOps
Thema-Inhalt
UNF - Data Mining
Höhe
240 mm
Breite
16.5 cm

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

Informationen nach EU Data Act

-.-
Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!