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Ciencia de la Información
Una colección de patrones de diseño en la que se pueden aprender las mejores prácticas de aprendizaje automático! Como se indica en el título "Patrones de diseño", los problemas recurrentes en el aprendizaje automático se clasifican en 30 patrones (relacionados con la representación de datos, la representación de problemas, la formación de modelos, la reproducibilidad, la flexibilidad, la conectividad, la explicación y la equidad), y se presentan y explican las mejores prácticas para cada uno de ellos. Este libro es una guía práctica para principiantes que quieren probar el aprendizaje automático con sus manos en movimiento, así como una referencia para los científicos de datos sobre el terreno. Es un libro práctico basado en su amplia experiencia como investigador de la Agencia Oceanográfica de los Estados Unidos y como jefe de la división de análisis de datos e inteligencia artificial de Google Cloud.