Design Patterns für Machine Learning

Soluzioni pratiche collaudate per compiti complessi di Machine Learning. Tratta tutte le fasi della pipeline di prodotto ML. Struttura chiaramente organizzata che facilita la comprensione rapida di concetti e relazioni. Focus su TensorFlow, ma trasferibile anche a progetti PyTorch.

I design pattern in questo libro mostrano metodi e soluzioni collaudate per compiti ricorrenti nel Machine Learning. Gli autori, tre esperti di Machine Learning di Google, descrivono approcci consolidati per supportare Data Scientist e Data Engineer nella risoluzione di problemi comuni nell'intero processo ML. I pattern raccolgono le esperienze di centinaia di esperti e offrono pratiche migliori semplici e accessibili.

In questo libro troverete spiegazioni dettagliate su 30 pattern per i seguenti temi: rappresentazione dei dati e dei problemi, operazionalizzazione, ripetibilità, riproducibilità, flessibilità, spiegabilità e equità. Ogni pattern include una descrizione del problema, una varietà di possibili soluzioni e raccomandazioni per la scelta della tecnica migliore per la vostra situazione.