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書誌情報サマリ

書名

機械学習デザインパターン　データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決

著者名 Valliappa Lakshmanan／著 Sara Robinson／著 Michael Munn／著
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2021.10
請求記号 0071/00621/

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1 鶴舞0237965215一般和書２階開架パソコン在庫 

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書誌詳細

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請求記号 0071/00621/
書名 機械学習デザインパターン　データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決
著者名 Valliappa Lakshmanan／著 　 Sara Robinson／著 　 Michael Munn／著
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2021.10
ページ数 21,387p
大きさ 24cm
ISBN 978-4-87311-956-4
原書名 原タイトル:Machine learning design patterns
分類 00713
一般件名 機械学習
書誌種別 一般和書
内容紹介 機械学習で繰り返し登場する課題を30のパターンに分類し、それぞれについてベストプラクティスを提示・解説するデザインパターン集。すぐ動かせるコード例とデータセットを豊富に収録する。
タイトルコード 1002110061026

要旨 新時代の新常識。ＡＩエンジニアが知るべき、３０のベストプラクティス。
目次 １章　機械学習デザインパターンの必要性
２章　データ表現のパターン
３章　問題表現のパターン
４章　モデル訓練のパターン
５章　対応性のある運用のパターン
６章　再現性のパターン
７章　責任あるＡＩのパターン
８章　パターンのつながり
著者情報 ラクシュマナン，バリアッパ
　Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄのデータ分析およびＡＩソリューションのグローバルヘッド。彼のチームは、Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄのデータ分析および機械学習プロダクトを使ってビジネス上の問題に対するソフトウェアソリューションを構築。彼は過去に、Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｄｖａｎｃｅｄ　Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ　Ｌａｂの機械学習集中プログラムを創設。Ｇｏｏｇｌｅに入社前は、Ｃｌｉｍａｔｅ　Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎのデータサイエンス部門のトップ、ＮＡＯＯ（米国海洋大気庁）の研究者を歴任(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
ロビンソン，サラ
　ＧｏｏｇｌｅのＣｌｏｕｄ　Ｐｌａｔｆｏｒｍチームにおいて、特に機械学習にフォーカスしたＤｅｖｅｌｏｐｅｒ　Ａｄｖｏｃａｔｅ。デモ、オンラインコンテンツ、イベントを通じて、開発者やデータサイエンティストに対するアプリケーションへの機械学習統合の促進。ブランダイス大学で学位を取得。Ｇｏｏｇｌｅ入社前は、ＦｉｒｅｂａｓｅチームのＤｅｖｅｌｏｐｅｒ　Ａｄｖｏｃａｔｅ(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
マン，マイケル
　Ｇｏｏｇｌｅの機械学習ソリューションエンジニアとして、Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄの顧客のために機械学習モデルの設計、実装、デプロイを支援。また、Ａｄｖａｎｃｅｄ　Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ　Ｌａｂで機械学習集中プログラム講師。ニューヨーク市立大学で数学の博士号を取得。Ｇｏｏｇｌｅ入社前は研究教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


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