歡迎光臨中圖網(wǎng) 請(qǐng) | 注冊(cè)
> >
機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練

出版社:東南大學(xué)出版社出版時(shí)間:2024-03-01
開(kāi)本: 24cm 頁(yè)數(shù): 22,306頁(yè)
中 圖 價(jià):¥79.1(6.7折) 定價(jià)  ¥118.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
加入購(gòu)物車 收藏
運(yùn)費(fèi)6元,滿39元免運(yùn)費(fèi)
?新疆、西藏除外
本類五星書(shū)更多>

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練 版權(quán)信息

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練 本書(shū)特色

通過(guò)本書(shū),你將學(xué)習(xí)如何: ·有效地使用包括模式、原始數(shù)據(jù)、注釋在內(nèi)的訓(xùn)練數(shù)據(jù); ·改造你的工作、團(tuán)隊(duì)或組織,使其更加以AI/ML數(shù)據(jù)為中心; ·向其他員工、團(tuán)隊(duì)成員、利益相關(guān)者清晰地解釋訓(xùn)練數(shù)據(jù)概念; ·為生產(chǎn)級(jí)AI應(yīng)用設(shè)計(jì)、部署、交付訓(xùn)練數(shù)據(jù); ·識(shí)別并糾正新的基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的故障模式,如數(shù)據(jù)偏差; ·自信地使用自動(dòng)化技術(shù)來(lái)更有效地創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù); ·成功維護(hù)、操作、改進(jìn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)。 “本書(shū)360度地全面介紹了如何生成高質(zhì)量的 訓(xùn)練數(shù)據(jù)并啟動(dòng)新項(xiàng)目! ——Anirudh Koul Pinterest數(shù)據(jù)科學(xué)及機(jī)器學(xué)習(xí)主管 “做好機(jī)器學(xué)習(xí)需要人們學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這本 書(shū)價(jià)值連城。” ——Neal Linson InCite Logix和LLM Superstar 首席數(shù)據(jù)和分析官

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練 內(nèi)容簡(jiǎn)介

訓(xùn)練數(shù)據(jù)與算法本身一樣關(guān)系到數(shù)據(jù)項(xiàng)目的成敗,因?yàn)榇蠖鄶?shù)AI系統(tǒng)的失敗都與訓(xùn)練數(shù)據(jù)有關(guān)。盡管訓(xùn)練數(shù)據(jù)是AI和機(jī)器學(xué)習(xí)成功的基礎(chǔ),但卻很少有全面的資源能幫助你掌握這一過(guò)程。 在這本實(shí)踐指南中,作者Anthony Sarkis(Diffgram AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練軟件的首席工程師)向技術(shù)專業(yè)人員、管理人員、主題專家展示了如何使用和擴(kuò)展訓(xùn)練數(shù)據(jù),同時(shí)闡明了監(jiān)督機(jī)器的人性化一面。工程領(lǐng)導(dǎo)者、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人士都將深入了解使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)取得成功所需的概念、工具和流程。 通過(guò)本書(shū),你將學(xué)習(xí)如何: 有效地使用包括模式、原始數(shù)據(jù)、注釋在內(nèi)的訓(xùn)練數(shù)據(jù); 改造你的工作、團(tuán)隊(duì)或組織,使其更加以AI,ML數(shù)據(jù)為中心; 向其他員工、團(tuán)隊(duì)成員、利益相關(guān)者清晰地解釋訓(xùn)練數(shù)據(jù)概念; 為生產(chǎn)級(jí)AI應(yīng)用設(shè)計(jì)、部署、交付訓(xùn)練數(shù)據(jù); 識(shí)別并糾正新的基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的故障模式,如數(shù)據(jù)偏差; 自信地使用自動(dòng)化技術(shù)來(lái)更有效地創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù); 成功維護(hù)、操作、改進(jìn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)。

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練 目錄

Preface 1. Training Data Introduction Training Data Intents What Can You Do With Training Data? What Is Training Data Most Concerned With? Training Data Opportunities Business Transformation Training Data Efficiency Tooling Proficiency Process Improvement Opportunities Why Training Data Matters ML Applications Are Becoming Mainstream The Foundation of Successful AI Training Data Is Here to Stay Training Data Controls the ML Program New Types of Users Training Data in the Wild What Makes Training Data Difficult? The Art of Supervising Machines A New Thing for Data Science ML Program Ecosystem Data-Centric Machine Learning Failures History of Development Affects Training Data Too What Training Data Is Not Generative AI Human Alignment Is Human Supervision Summary 2. Getting Up and Running Introduction Getting Up and Running Installation Tasks Setup Annotator Setup Data Setup Workflow Setup Data Catalog Setup Initial Usage Optimization Tools Overview Training Data for Machine Learning Growing Selection of Tools People, Process, and Data Embedded Supervision Human Computer Supervision Separation of End Concerns Standards Many Personas A Paradigm to Deliver Machine Learning Software Trade-Offs Costs Installed Versus Software as a Service Development System Scale Installation Options Annotation Interfaces Modeling Integration Multi-User versus Single-User Systems Integrations Scope Hidden Assumptions Security Open Source and Closed Source History Open Source Standards …… 3.Schema 4.Data Engineering 5.Workflow 6.Theories, Concepts, and Maintenance 7.AI Transformation and Use Cases 8.Automation 9.Case Studies and Stories
展開(kāi)全部

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練 作者簡(jiǎn)介

安東尼·薩爾基斯(Anthony Sarkis),是Diffgram AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練軟件的首席工程師,也是Diffgram公司的首席技術(shù)官和創(chuàng)始人。在此之前,他是Skidmore.Owings&Merrill公司的研發(fā)軟件工程師,并與他人共同創(chuàng)辦了DriveCarma.ca。

商品評(píng)論(0條)
暫無(wú)評(píng)論……
書(shū)友推薦
本類暢銷
編輯推薦
返回頂部
中圖網(wǎng)
在線客服