- ISBN:9787564196776
- 装帧:一般纯质纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:376
- 出版时间:2022-09-01
- 条形码:9787564196776 ; 978-7-5641-9677-6
本书特色
本书介绍了: ?? 识别和减轻在训练、评估以及部署机器学习模型时的常见挑战 ?? 为不同类型的机器学习模型表示数据,包括嵌入、特征交叉等 ?? 针对具体问题选择合适的模型类型 ?? 使用检查点、分发策略和超参数优化,建立一个鲁棒的训练循环 ?? 部署可扩展的机器学习系统,通过它你可以再训练和更新以反映新的数据 ?? 为用户解释模型的预测结果,确保模型公平地对待用户 ?? 提高模型的准确性、可复现性和弹性
内容简介
识别和减轻在训练、评估以及部署机器学习模型时的常见挑战 为不同类型的机器学习模型表示数据,包括嵌入、特征交叉等 针对具体问题选择合适的模型类型 使用检查点、分发策略和超参数优化,建立一个鲁棒的训练循环 部署可扩展的机器学习系统,通过它你可以再训练和更新以反映新的数据 为用户解释模型的预测结果,确保模型公平地对待用户 提高模型的准确性、可复现性和弹性
目录
作者简介
Valliappa(Lak)Lakshmanan是谷歌云数据分析和人工智能解决方案的全球负责人。 Sara Robinson是谷歌云团队的开发者和倡导者,专注于机器学习。Michael Munn是谷歌的机器学习解决方案工程师,他帮助客户设计、实现和部署机器学习模型。
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