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機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)模式

“具有優(yōu)秀且多樣的示例，這本書是任何數(shù)據(jù)科學(xué)家或機(jī)器學(xué)習(xí)工程師理解復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)問題的經(jīng)過驗(yàn)證的解決方案的必讀書籍?！?br /> ——David Kanter
ML Commons執(zhí)行董事
“如果你想在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的過程中少一些疤痕/腫塊/瘀傷，Lak、Sara和Michael會(huì)支持你?！?br /> ——Will Grannis
谷歌云CTO 辦公室董事總經(jīng)理

本書中的設(shè)計(jì)模式針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)中反復(fù)出現(xiàn)的問題給出最佳實(shí)踐和解決方案。作者為來自谷歌的三位工程師，他們整理了已證實(shí)的方法，幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家解決整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)過程中的常見問題。這些設(shè)計(jì)模式將數(shù)百位專家的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成直接、易懂的建議。
在這本書中，你會(huì)找到關(guān)于數(shù)據(jù)和問題表示、操作化、可重復(fù)性、可復(fù)現(xiàn)性、靈活性、可解釋性和公平性的30種模式的詳細(xì)解釋。每個(gè)模式包括對(duì)問題的描述、各種可能的解決方案，以及針對(duì)你的情況選擇最佳技術(shù)的建議。
你將學(xué)習(xí)：
● 識(shí)別和減輕在訓(xùn)練、評(píng)估以及部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)的常見挑戰(zhàn)
● 為不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型表示數(shù)據(jù)，包括嵌入、特征交叉等
● 針對(duì)具體問題選擇合適的模型類型
● 使用檢查點(diǎn)、分發(fā)策略和超參數(shù)優(yōu)化，建立一個(gè)魯棒的訓(xùn)練循環(huán)
● 部署可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，通過它你可以再訓(xùn)練和更新以反映新的數(shù)據(jù)
● 為用戶解釋模型的預(yù)測結(jié)果，確保模型公平地對(duì)待用戶
● 提高模型的準(zhǔn)確性、可復(fù)現(xiàn)性和彈性