
Machine Learning System Design: With End-to-end Examples
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Beschreibung
"Machine Learning System Design: With End-to-end Examples" von Arseny Kravchenko ist ein umfassendes Werk, das sich mit der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Systemen befasst. Das Buch bietet einen praktischen Leitfaden für den Entwurf und die Umsetzung effektiver ML-Systeme und deckt dabei den gesamten Entwicklungszyklus ab – von der Problemdefinition über die Modellentwicklung bis hin zur Bereitstellung in Produktionsumgebungen. Kravchenko legt besonderen Wert auf praxisnahe Beispiele und End-to-End-Projekte, um die Konzepte greifbar zu machen. Er behandelt wichtige Themen wie Datenvorverarbeitung, Feature Engineering, Auswahl geeigneter Algorithmen sowie Evaluierung und Optimierung von Modellen. Darüber hinaus geht das Buch auf Best Practices im Bereich des Systemdesigns ein, einschließlich Skalierbarkeit, Wartbarkeit und ethische Überlegungen. Durch seinen klaren Schreibstil und die strukturierte Herangehensweise richtet sich das Buch sowohl an Einsteiger als auch an erfahrene Praktiker, die ihre Fähigkeiten im Bereich Machine Learning vertiefen möchten. Es dient als wertvolle Ressource für alle, die robuste und skalierbare ML-Lösungen entwickeln wollen.
Produktdetails

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Über den Autor
- Kartoniert
- 445 Seiten
- Erschienen 2020
- dpunkt.verlag GmbH
- Gebunden
- 206 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Kartoniert
- 358 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly
- Kartoniert
- 360 Seiten
- Erschienen 2018
- Manning
- Kartoniert
- 362 Seiten
- Erschienen 2017
- O'Reilly
- Kartoniert
- 292 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly
- paperback
- 459 Seiten
- Erschienen 2022
- O'Reilly Media
- Kartoniert
- 247 Seiten
- Erschienen 2020
- O'Reilly
- Hardcover -
- Erschienen 2017
- Springer