機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)模式
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機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)模式 版權(quán)信息
- ISBN:9787564196776
- 條形碼:9787564196776 ; 978-7-5641-9677-6
- 裝幀:一般純質(zhì)紙
- 冊(cè)數(shù):暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>
機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)模式 本書特色
本書介紹了: ?? 識(shí)別和減輕在訓(xùn)練、評(píng)估以及部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)的常見挑戰(zhàn) ?? 為不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型表示數(shù)據(jù),包括嵌入、特征交叉等 ?? 針對(duì)具體問題選擇合適的模型類型 ?? 使用檢查點(diǎn)、分發(fā)策略和超參數(shù)優(yōu)化,建立一個(gè)魯棒的訓(xùn)練循環(huán) ?? 部署可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),通過它你可以再訓(xùn)練和更新以反映新的數(shù)據(jù) ?? 為用戶解釋模型的預(yù)測(cè)結(jié)果,確保模型公平地對(duì)待用戶 ?? 提高模型的準(zhǔn)確性、可復(fù)現(xiàn)性和彈性
機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)模式 內(nèi)容簡介
識(shí)別和減輕在訓(xùn)練、評(píng)估以及部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)的常見挑戰(zhàn) 為不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型表示數(shù)據(jù),包括嵌入、特征交叉等 針對(duì)具體問題選擇合適的模型類型 使用檢查點(diǎn)、分發(fā)策略和超參數(shù)優(yōu)化,建立一個(gè)魯棒的訓(xùn)練循環(huán) 部署可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),通過它你可以再訓(xùn)練和更新以反映新的數(shù)據(jù) 為用戶解釋模型的預(yù)測(cè)結(jié)果,確保模型公平地對(duì)待用戶 提高模型的準(zhǔn)確性、可復(fù)現(xiàn)性和彈性
機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)模式 目錄
機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)模式 作者簡介
Valliappa(Lak)Lakshmanan是谷歌云數(shù)據(jù)分析和人工智能解決方案的全球負(fù)責(zé)人! ara Robinson是谷歌云團(tuán)隊(duì)的開發(fā)者和倡導(dǎo)者,專注于機(jī)器學(xué)習(xí)。Michael Munn是谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案工程師,他幫助客戶設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
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