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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

Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn著 ; 鷲崎弘宜 [ほか] 訳

オライリー・ジャパン , オーム社 (発売), 2021.10

タイトル別名

Machine learning design patterns : solutions to common challenges in data preparation, model building, and MLOps

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

タイトル読み

キカイ ガクシュウ デザイン パターン : データ ジュンビ、モデル コウチク、MLOps ノ ジッセンジョウ ノ モンダイ ト カイケツ

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注記

その他の訳者: 竹内広宜, 名取直毅, 吉岡信和

原著 (O'Reilly Media, c2020) の翻訳

内容説明・目次

内容説明

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

「BOOKデータベース」 より

詳細情報

  • NII書誌ID(NCID)
    BC10449002
  • ISBN
    • 9784873119564
  • 出版国コード
    ja
  • タイトル言語コード
    jpn
  • 本文言語コード
    jpn
  • 原本言語コード
    eng
  • 出版地
    東京,東京
  • ページ数/冊数
    xxi, 387p
  • 大きさ
    24cm
  • 分類
  • 件名
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