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题名/责任者:

机器学习设计模式/Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn著 孙蒙 ... [等] 译

出版发行项:

南京:东南大学出版社,2022.09

ISBN及定价:

978-7-5641-9677-6/CNY128.00

载体形态项:

x, 376页:图;24cm

统一题名:

Machine learning design patterns

个人责任者:

拉克什曼南 (Lakshmanan, Valliappa) 著

个人责任者:

罗宾逊 (Robinson, Sara) 著

个人责任者:

穆恩 (Munn, Michael) 著

个人次要责任者:

孙蒙 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

由O'reilly Media, Inc.授权出版

相关题名附注:

原文题名取自封面

责任者附注:

Lakshmanan规范汉译姓: 拉克什曼南 Robinson规范汉译姓: 罗宾逊 Munn规范汉译姓: 穆恩

责任者附注:

Valliappa(Lak)Lakshmanan 是Google Cloud 数据分析和人工智能解决方案的全球负责人。他的团队利用Google Cloud的数据分析和机器学习产品为商业问题构建软件解决方案。他设立了Google的高级解决方案实验室的机器学习沉浸课程。Sara Robinson是Google的Cloud Platform团队的开发人员倡导者, 专注于机器学习研究。她鼓励开发人员和数据科学家通过演示、在线内容和事件将机器学习集成到他们的应用场景。Michael Munn是Google 的机器学习解决方案工程师, 他与Google Cloud的客户一起工作, 帮助他们设计、实现和部署机器学习模型。他还在高级解决方案实验室教授机器学习沉浸课程。Michael拥有纽约城市大学的数学博士学位。孙蒙, 博士, 陆军工程大学副教授。主要研究方向为人工智能和信息安全。主持国家自然科学基金、江苏省优秀青年基金等科研项目, 在IEEETASLP、IEEETIFS、IEEETSP、ICASSP等著名期刊和会议发表学术论文30余篇。邹霞, 博士, 陆军工程大学副教授。主要研究方向为智能语音处理。主持国家博士后基金、江苏省自然科学基金等多个项目, 表学术论文70余篇。博士学位论文获江苏省优秀博士学位论文,研 制的语音处理模块得到广泛应用, 获军队科技进步一等奖1项, 二等奖1项, 三等奖2项。贾冲, 博士, 陆军工程大学副教授。主要研究方向为声信号处理。主持和参与国家及江苏省自然科学基金多项, SCI/EI收录学术论文10余篇。获军队科技进步一等奖1项, 三等奖2项, 获解放军理工大学“名师杯”教学竞赛第1名。

提要文摘附注:

本书中的设计模式针对机器学习中反复出现的问题给出最佳实践和解决方案。作者为来自谷歌的三位工程师, 他们整理了已证实的方法, 帮助数据科学家解决整个机器学习过程中的常见问题。这些设计模式将数百位专家的经验转化成直接、易懂的建议。在这本书中, 你会找到关于数据和问题表示、操作化、可重复性、可复现性、灵活性、可解释性和公平性的30种模式的详细解释。每个模式包括对问题的描述、各种可能的解诀方案, 以及针对你的情况选择最佳技术的建议。

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