機械学習デザインパターン ―データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決

データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決 Valliappa Lakshmanan Sara Robinson オライリー・ジャパンキカイガクシュウデザインパターン バリアッパ ラクシュマナン サラ ロビンソン 発行年月：2021年10月19日 予約締切日：2021年08月20日 ページ数：408p サイズ：単行本 ISBN：9784873119564 ラクシュマナン，バリアッパ（Lakshmanan,Valliappa） Google　Cloudのデータ分析およびAIソリューションのグローバルヘッド。彼のチームは、Google　Cloudのデータ分析および機械学習プロダクトを使ってビジネス上の問題に対するソフトウェアソリューションを構築。彼は過去に、Google　Advanced　Solutions　Labの機械学習集中プログラムを創設。Googleに入社前は、Climate　Corporationのデータサイエンス部門のトップ、NAOO（米国海洋大気庁）の研究者を歴任 ロビンソン，サラ（Robinson,Sara） GoogleのCloud　Platformチームにおいて、特に機械学習にフォーカスしたDeveloper　Advocate。デモ、オンラインコンテンツ、イベントを通じて、開発者やデータサイエンティストに対するアプリケーションへの機械学習統合の促進。ブランダイス大学で学位を取得。Google入社前は、FirebaseチームのDeveloper　Advocate マン，マイケル（Munn,Michael） Googleの機械学習ソリューションエンジニアとして、Google　Cloudの顧客のために機械学習モデルの設計、実装、デプロイを支援。また、Advanced　Solutions　Labで機械学習集中プログラム講師。ニューヨーク市立大学で数学の博士号を取得。Google入社前は研究教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 1章　機械学習デザインパターンの必要性／2章　データ表現のパターン／3章　問題表現のパターン／4章　モデル訓練のパターン／5章　対応性のある運用のパターン／6章　再現性のパターン／7章　責任あるAIのパターン／8章　パターンのつながり 新時代の新常識。AIエンジニアが知るべき、30のベストプラクティス。 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 パソコン・システム開発 その他

著:ValliappaLakshmanan　著:SaraRobinson　著:MichaelMunn
出版社:オライリー・ジャパン
発売日:2021年10月
キーワード:きかいがくしゆうでざいんぱたーんでーたじゆんびもで キカイガクシユウデザインパターンデータジユンビモデ らくしゆまなん ばりあつぱ Ｌ ラクシユマナン バリアツパ Ｌ

著:ValliappaLakshmanan　著:SaraRobinson　著:MichaelMunn
出版社:オライリー・ジャパン
発売日:2021年10月
キーワード:機械学習デザインパターンデータ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決ValliappaLakshmananSaraRobinsonMichaelMunn きかいがくしゆうでざいんぱたーんでーたじゆんびもで キカイガクシユウデザインパターンデータジユンビモデ らくしゆまなん ばりあつぱ Ｌ ラクシユマナン バリアツパ Ｌ