Bewertung:
Das Buch 'Building Machine Learning Powered Applications: Going from Idea to Product“ gilt als wertvolle Ressource für Manager und angehende Datenwissenschaftler, die praktische Einblicke in die Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen suchen. Während viele Rezensenten die klare Struktur und die Beispiele aus der Praxis schätzen, kritisieren einige, dass das Buch zu oberflächlich ist und erfahrenen Praktikern die Tiefe fehlt.
Vorteile:Sehr empfehlenswert für Teamleiter und Einsteiger in die Datenwissenschaft.
Nachteile:Leicht zu lesen und gut strukturiert.
(basierend auf 18 Leserbewertungen)
Building Machine Learning Powered Applications: Going from Idea to Product
Erlernen Sie die notwendigen Fähigkeiten, um mit Hilfe von maschinellem Lernen (ML) Anwendungen zu entwerfen, zu erstellen und einzusetzen. Im Laufe dieses praxisorientierten Buches werden Sie eine ML-gestützte Beispielanwendung von der ersten Idee bis zum bereitgestellten Produkt entwickeln. Datenwissenschaftler, Software-Ingenieure und Produktmanager - erfahrene Praktiker und Neulinge gleichermaßen - lernen Schritt für Schritt die Tools, Best Practices und Herausforderungen kennen, die mit dem Aufbau einer realen ML-Anwendung verbunden sind.
Der Autor Emmanuel Ameisen, ein erfahrener Datenwissenschaftler, der ein KI-Ausbildungsprogramm leitete, demonstriert praktische ML-Konzepte anhand von Codeschnipseln, Illustrationen, Screenshots und Interviews mit Branchenführern. In Teil I lernen Sie, wie Sie eine ML-Anwendung planen und den Erfolg messen. Teil II erklärt, wie man ein funktionierendes ML-Modell erstellt. Teil III zeigt Ihnen, wie Sie das Modell verbessern können, bis es Ihren ursprünglichen Vorstellungen entspricht. Teil IV behandelt Einsatz- und Überwachungsstrategien.
Dieses Buch wird Ihnen helfen:
⬤ Ihr Produktziel zu definieren und ein Problem des maschinellen Lernens aufzustellen.
⬤ Erstellen Sie schnell Ihre erste End-to-End-Pipeline und erwerben Sie einen ersten Datensatz.
⬤ Trainieren und bewerten Sie Ihre ML-Modelle und beheben Sie Leistungsengpässe.
⬤ Setzen Sie Ihre Modelle in einer Produktionsumgebung ein und überwachen Sie sie.
| ISBN: | 9781492045113 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 250 |
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