【レビュー】機械学習デザインパターン


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  • 出版情報
  • ・著者:ValliappaLakshmanan/著 SaraRobinson/著 MichaelMunn/著 ほか
  • ・出版日:20211019
  • ・ページ数:408P
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目次

機械学習のベストプラクティスが学べるデザインパターン集!
タイトルに「デザインパターン」とあるように、機械学習で繰り返し登場する課題を30のパターン(データ表現、問題表現、モデルの訓練、再現性、柔軟性、接続性、説明性、公平性などに関するもの)に分類し、それぞれについてベストプラクティスを提示・解説します。手を動かしながら機械学習を試したい初心者の実践的な入門書としても、現場のデータサイエンティストのリファレンスとしても読んでもらえる内容となっています。アメリカ海洋気象庁の研究者として、さらにGoogle Cloudのデータ分析&AI部門トップとしての豊富な経験に基づく実用本位の一冊です。

概要

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各々にベストプラクティスを提示・解説。初心者にも、現場でも役に立つ。

レビューの一覧

 ・2023年版データ分析の100冊[2023-08-26に投稿]

 ・機械学習システムの監視入門[2022-02-11に投稿]


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