Machine Learning Design Patterns: Solutions to Common Challenges in Data Preparation, Model Building, and MLOps

Шаблоны проектирования, описанные в этой книге, отражают передовой опыт и решения повторяющихся проблем машинного обучения. Авторы, три инженера Google, каталогизируют проверенные методы, помогающие специалистам по данным решать распространенные проблемы в процессе машинного обучения. Эти шаблоны проектирования систематизируют опыт сотен экспертов в простые и доступные советы.

В этой книге вы найдете подробные объяснения 30 шаблонов для представления данных и проблем, операционализации, повторяемости, воспроизводимости, гибкости, объяснимости. , и справедливость. Каждый шаблон включает описание проблемы, различные возможные решения и рекомендации по выбору наилучшего метода для вашей ситуации.

Вы узнаете, как:

выявлять и устранять общие проблемы при обучении, оценке и развертывании моделей машинного обучения

Представление данных для различных типов моделей машинного обучения, включая встраивания, пересечения функций и т. д.

Выберите правильный тип модели для конкретных задач< /p>

Создайте надежный цикл обучения, использующий контрольные точки, стратегию распределения и настройку гиперпараметров

Разверните масштабируемые системы машинного обучения, которые можно переобучить и обновить для отражения новых данных

Интерпретировать делать прогнозы модели для заинтересованных сторон и обеспечивать справедливое отношение моделей к пользователям