Design Patterns für Machine Learning
Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps – Best Practices für die gesamte ML-Pipeline
Seiten
2021
O'Reilly (Verlag)
978-3-96010-599-2 (ISBN)
O'Reilly (Verlag)
978-3-96010-599-2 (ISBN)
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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
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
| Erscheinungsdatum | 28.03.2025 |
|---|---|
| Sprache | deutsch |
| Maße | 165 x 240 mm |
| Themenwelt | Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining |
| Mathematik / Informatik ► Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge | |
| Schlagworte | AI • Artificial Intelligence • Deep learning • DevOps • Entwurfsmuster • KI • Künstliche Intelligenz • machine learning • Machine Learning Operations • Maschinelles Lernen • Neuronale Netze • Python • PyTorch • scikit-learn • Statistische Datenanalyse • tensorflow |
| ISBN-10 | 3-96010-599-1 / 3960105991 |
| ISBN-13 | 978-3-96010-599-2 / 9783960105992 |
| Zustand | Neuware |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
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