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書誌情報サマリ

タイトル

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

著者名 Valliappa Lakshmanan/著
著者名ヨミ Valliappa Lakshmanan
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2021.10


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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 請求記号 配架場所 帯出区分 状態 在架
1 竹の塚0112332093一般図書007.1//開架通常貸出在庫 

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2021
007.13 007.13
機械学習

書誌詳細

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タイトルコード 1001111435106
書誌種別 図書(和書)
著者名 Valliappa Lakshmanan/著   Sara Robinson/著   Michael Munn/著   鷲崎 弘宜/訳   竹内 広宜/訳   名取 直毅/訳   吉岡 信和/訳
著者名ヨミ Valliappa Lakshmanan Sara Robinson Michael Munn ワシザキ ヒロノリ タケウチ ヒロノリ ナトリ ナオタケ ヨシオカ ノブカズ
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2021.10
ページ数 21,387p
大きさ 24cm
ISBN 4-87311-956-4
分類記号 007.13
タイトル 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
書名ヨミ キカイ ガクシュウ デザイン パターン
副書名 データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決
副書名ヨミ データ ジュンビ モデル コウチク エムエル オーピーエス ノ ジッセンジョウ ノ モンダイ ト カイケツ
内容紹介 機械学習で繰り返し登場する課題を30のパターンに分類し、それぞれについてベストプラクティスを提示・解説するデザインパターン集。すぐ動かせるコード例とデータセットを豊富に収録する。
著者紹介 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。
件名1 機械学習

(他の紹介)内容紹介 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。
(他の紹介)目次 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
(他の紹介)著者紹介 ラクシュマナン,バリアッパ
 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(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)
ロビンソン,サラ
 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(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)
マン,マイケル
 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)


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