dpunkt Computing Design Patterns für Machine Learning Buch TensorFlow
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Design Patterns für Machine Learning von dpunkt Computing ist das Praxisbuch und Fachbuch zu bewährten Lösungen für ML-Aufgaben. Als Handbuch der Google-Experten behandelt es Datenaufbereitung, Training, Bewertung und Deployment entlang der ML-Pipeline. Mit Fokus auf TensorFlow, übertragbar auf PyTorch-Projekte.
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Dieses Fachbuch beschreibt 30 Entwurfsmuster für Daten- und Problemdarstellung, Operationalisierung, Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit. Jedes Muster benennt Problem, Lösungsvarianten und Empfehlung für die passende Technik. Einbettungen, Feature Crosses und Modellauswahl werden detailliert erläutert.
Die Struktur erschließt Konzepte und Zusammenhänge rasch und verdichtet Erfahrung aus Hunderten Projekten. Checkpoints, Verteilungsstrategie und Hyperparameter-Tuning zeigen eine robuste Trainingsschleife. Auch Erklärbarkeit und Fairness von ML-Systemen sind berücksichtigt.
Machine Learning Buch zu TensorFlow und Pipeline
Als Handbuch hilft der Titel Data Scientists, Herausforderungen beim Trainieren, Bewerten und Deployen zu erkennen und zu überwinden. Der Fokus liegt auf TensorFlow, die Methoden lassen sich auf PyTorch übertragen. Skalierbare Systeme mit erneutem Training auf aktuellen Daten werden praxisnah gezeigt.
Merkmale
30 praxiserprobte Design Patterns für den gesamten ML-Prozess
Für Daten- und Problemdarstellung bis Operationalisierung
Fokus auf TensorFlow, übertragbar auf PyTorch
Von ML-Experten bei Google, klar strukturiert
Behandelt Reproduzierbarkeit, Erklärbarkeit und Fairness
Linie: Computing
Thema: Machine Learning, Design Patterns, KI
Inhalt: 30 Muster, Pipeline, Deployment
Modell: Design Patterns für Machine Learning
Sprache: Deutsch
Variante: Deutsche Ausgabe
Produkttyp: Fachbuch
Zielgruppe: Data Scientists, Entwickler
Technologie: TensorFlow, auch PyTorch
Verkäufer: Sehform
Häufig gestellte Fragen
Brauche ich TensorFlow-Kenntnisse für dieses Buch?
Grundkenntnisse helfen, doch die Muster sind allgemein erklärt und auf PyTorch übertragbar.
4.3★★★★★★★★★★(6)
5 ★3
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3 ★1
2 ★0
1 ★0
Kundenbewertungen
6
★★★★★★★★★★5.0
i**z
Verifiziert
Sehr praxisnah
Die Beispiele zur Datenaufbereitung fand ich richtig stark.
★★★★★★★★★★5.0
p*****u
Verifiziert
Top Buch
Endlich ML-Probleme mal strukturiert angegangen.
★★★★★★★★★★4.0
k****n
Verifiziert
Gute Sammlung
Training und Bewertung sind klar und nachvollziehbar beschrieben.
★★★★★★★★★★4.0
n*g
Verifiziert
Hilfreich
Auch ohne viel TensorFlow gut nutzbar. Viele übertragbare Ideen.
★★★★★★★★★★5.0
c*****v
Verifiziert
Klar empfohlen
Das Deployment-Kapitel hat mir einiges gespart.
★★★★★★★★★★3.0
k***i
Verifiziert
Anspruchsvoll
Man braucht etwas Vorwissen, dann aber sehr nützlich.
