Machine Learning Design Patterns: Solutions to Common Challenges in Data Preparation, Model Building, and MLOps
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Beschreibung
"Machine Learning Design Patterns: Solutions to Common Challenges in Data Preparation, Model Building, and MLOps" von Michael Munn bietet eine umfassende Sammlung von bewährten Entwurfsmustern für den Bereich des maschinellen Lernens. Das Buch richtet sich an Datenwissenschaftler und Ingenieure, die häufig mit wiederkehrenden Problemen in der Datenvorbereitung, dem Modellaufbau und der Implementierung von MLOps konfrontiert sind. Es behandelt verschiedene Designmuster, die helfen, typische Herausforderungen zu bewältigen. Dazu gehören Strategien zur effizienten Handhabung und Transformation von Daten, Techniken zur Verbesserung der Modellgenauigkeit und Methoden zur Optimierung des Workflows beim Einsatz von ML-Modellen in Produktionsumgebungen. Jedes Muster wird detailliert erklärt und durch praktische Beispiele veranschaulicht. Das Buch ist eine wertvolle Ressource für Fachleute im Bereich Machine Learning, die ihre Projekte optimieren möchten und nach strukturierten Ansätzen suchen, um komplexe Probleme effizient zu lösen.
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