資料準備、模型建構與MLOps常見挑戰的解決方案?
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本書的設計模式介紹常見的機器學習最佳實踐法和解決方案。作者是三位Google工程師，他們整理了一些經過驗證的方法，協助資料科學家匯整ML程序中常見的問題，用這些設計模式來將數百位專家的經驗整理成直觀、平易近人的建議。?
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這本書詳細地解釋30種模式，介紹資料和問題的表示法、作業化、可重複性、再現性、靈活性、可解釋性和公平性，每一種模式都包含問題描述、各種可能的解決方案，以及視情況選擇最佳技術的建議。?
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你將學會：?
•在訓練、評估和部署ML模型時，認出常見的挑戰並處理它們?
•表示各種ML模型的資料，包括embedding、feature cross(特徵交叉)等?
•為具體的問題選擇適合的模型?
•使用檢查點、發布策略和超參數調整來建立穩健的訓練循環?
•部署可擴展的ML系統，以便用新資料來進行重新訓練和更新?
•向關係人解釋模型為何做出那些預測，以確保模型公平地對待用戶?
•提高模型的準確性、再現性和復原力
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好評推薦
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「本書提供了豐富的範例，如果你是資料科學家或ML工程師，而且想要了解如何使用行之有效的解決方案來處理複雜的ML問題，你一定要看這本書。」 —David Kanter ML Commons執行長?
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「如果你想在建構ML解決方案的過程中減少傷害、碰撞和磨擦，Lak、Sara和Michael可以在背後支持你。」 —Will Grannis Google Cloud CTO Office常務董事?