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資料情報
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| No. |
所蔵館 |
資料番号 |
請求記号 |
配架場所 |
所蔵棚番号 |
資料種別 |
帯出区分 |
状態 |
付録 |
貸出
|
| 1 |
図書情報館 | 1310532948 | 007.1/ﾗ/ | ２階図書室 | WORK-416 | 一般図書 | 貸出禁止 | 在庫 | |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1008001623393 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
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 |
| 著者名 |
Valliappa Lakshmanan／著
|
| 著者名ヨミ |
Valliappa Lakshmanan |
| 著者名 |
Sara Robinson／著 |
| 著者名ヨミ |
Sara Robinson |
| 著者名 |
Michael Munn／著 |
| 著者名ヨミ |
Michael Munn |
| 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 |
| 分類記号 |
007.13
|
| 分類記号 |
007.13
|
| ISBN |
4-87311-956-4 |
| 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 |
機械学習 |
| 言語区分 |
日本語 |
| (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) |
内容細目表
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