Do you need help?
For more information or help with your purchase, please feel free to contact us.
Šifra artikla: 388705
ISBN: 9788675554745
Sistemi mašinskog učenja su i kompleksni i jedinstveni. Kompleksni su zato što se sastoje od mnogo različitih komponenti i uključuju mnoge različite aktere. Jedinstveni su zato što zavise od podataka, pri čemu se podaci drastično razlikuju od jednog slučaja upotrebe do drugog. U ovoj knjizi ćete naučiti holistički pristup projektovanju sistema mašinskog učenja koji su pouzdani, skalabilni, održivi i prilagodljivi promenljivim okruženjima i poslovnim zahtevima.
Autorka Chip Huyen, suosnivač kompanije Claypot AI, razmatra svaku dizajnersku odluku – kao što su obrada i kreiranje podataka za obuku, izbor karakteristika, učestalost ponovnog treniranja modela i praćenje - u kontekstu kako to može pomoći vašem sistemu u celini da postigne svoje ciljeve. Iterativni okvir u ovoj knjizi koristi stvarne studije slučaja podržane obiljem referenci.
Ova knjiga će vam pomoći da se suočite sa scenarijima kao što su:
• Inženjering podataka i izbor pravih mernih pokazatelja za rešavanje poslovnog problema
• Automatizacija procesa stalnog razvoja, evaluacije, implementacije i ažuriranja modela
• Razvoj sistema za praćenje radi brzog otkrivanja i rešavanja problema koje vaši modeli mogu sresti u proizvodnji
• Arhitektura platforme za mašinsko učenje koja služi u različitim slučajevima upotrebe
• Razvoj odgovornih sistema mašinskog učenja
Autorka Chip Huyen, suosnivač kompanije Claypot AI, razmatra svaku dizajnersku odluku – kao što su obrada i kreiranje podataka za obuku, izbor karakteristika, učestalost ponovnog treniranja modela i praćenje - u kontekstu kako to može pomoći vašem sistemu u celini da postigne svoje ciljeve. Iterativni okvir u ovoj knjizi koristi stvarne studije slučaja podržane obiljem referenci.
Ova knjiga će vam pomoći da se suočite sa scenarijima kao što su:
• Inženjering podataka i izbor pravih mernih pokazatelja za rešavanje poslovnog problema
• Automatizacija procesa stalnog razvoja, evaluacije, implementacije i ažuriranja modela
• Razvoj sistema za praćenje radi brzog otkrivanja i rešavanja problema koje vaši modeli mogu sresti u proizvodnji
• Arhitektura platforme za mašinsko učenje koja služi u različitim slučajevima upotrebe
• Razvoj odgovornih sistema mašinskog učenja
3.300,00 RSD
Dodatnih 10% popusta na tri i više kupljenih artikala sa naznačenim količinskim popustom.
Izaberi količinu
Karakteristike
Vrednost
Kategorija
KOMPJUTERSKA LITERATURAAutor
Chip HuyenTežina
0,5kg
Izdavač
Pismo
Latinica
Povez
Broš
Broj strana
382
Format
16,8x23,5
Godina
2024
Sistemi mašinskog učenja su i kompleksni i jedinstveni. Kompleksni su zato što se sastoje od mnogo različitih komponenti i uključuju mnoge različite aktere. Jedinstveni su zato što zavise od podataka, pri čemu se podaci drastično razlikuju od jednog slučaja upotrebe do drugog. U ovoj knjizi ćete naučiti holistički pristup projektovanju sistema mašinskog učenja koji su pouzdani, skalabilni, održivi i prilagodljivi promenljivim okruženjima i poslovnim zahtevima.
Autorka Chip Huyen, suosnivač kompanije Claypot AI, razmatra svaku dizajnersku odluku – kao što su obrada i kreiranje podataka za obuku, izbor karakteristika, učestalost ponovnog treniranja modela i praćenje - u kontekstu kako to može pomoći vašem sistemu u celini da postigne svoje ciljeve. Iterativni okvir u ovoj knjizi koristi stvarne studije slučaja podržane obiljem referenci.
Ova knjiga će vam pomoći da se suočite sa scenarijima kao što su:
• Inženjering podataka i izbor pravih mernih pokazatelja za rešavanje poslovnog problema
• Automatizacija procesa stalnog razvoja, evaluacije, implementacije i ažuriranja modela
• Razvoj sistema za praćenje radi brzog otkrivanja i rešavanja problema koje vaši modeli mogu sresti u proizvodnji
• Arhitektura platforme za mašinsko učenje koja služi u različitim slučajevima upotrebe
• Razvoj odgovornih sistema mašinskog učenja
Autorka Chip Huyen, suosnivač kompanije Claypot AI, razmatra svaku dizajnersku odluku – kao što su obrada i kreiranje podataka za obuku, izbor karakteristika, učestalost ponovnog treniranja modela i praćenje - u kontekstu kako to može pomoći vašem sistemu u celini da postigne svoje ciljeve. Iterativni okvir u ovoj knjizi koristi stvarne studije slučaja podržane obiljem referenci.
Ova knjiga će vam pomoći da se suočite sa scenarijima kao što su:
• Inženjering podataka i izbor pravih mernih pokazatelja za rešavanje poslovnog problema
• Automatizacija procesa stalnog razvoja, evaluacije, implementacije i ažuriranja modela
• Razvoj sistema za praćenje radi brzog otkrivanja i rešavanja problema koje vaši modeli mogu sresti u proizvodnji
• Arhitektura platforme za mašinsko učenje koja služi u različitim slučajevima upotrebe
• Razvoj odgovornih sistema mašinskog učenja
Poslednje ocene proizvoda
Trenutno nema ocena za ovaj proizvod.
Šifra artikla: 388705
3.300,00 RSD
























