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【図書】 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 --
Ｖａｌｌｉａｐｐａ　Ｌａｋｓｈｍａｎａｎ ／著, Ｓａｒａ　Ｒｏｂｉｎｓｏｎ ／著, Ｍｉｃｈａｅｌ　Ｍｕｎｎ ／著, 鷲崎弘宜 ／訳, 竹内広宜 ／訳, 名取直毅 ／訳, 吉岡信和 ／訳   -- オライリー・ジャパン -- ２０２１．１０ -- ２４ｃｍ -- ３８７ｐ

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タイトル 機械学習デザインパターン
副書名 データ準備、モデル構築、ＭＬＯｐｓの実践上の問題と解決
著者名等 Ｖａｌｌｉａｐｐａ　Ｌａｋｓｈｍａｎａｎ ／著, Ｓａｒａ　Ｒｏｂｉｎｓｏｎ ／著, Ｍｉｃｈａｅｌ　Ｍｕｎｎ ／著, 鷲崎弘宜 ／訳, 竹内広宜 ／訳, 名取直毅 ／訳, 吉岡信和 ／訳  
出版 オライリー・ジャパン ２０２１．１０
大きさ等 ２４ｃｍ ３８７ｐ
分類 007.13
件名 機械学習
注記 原タイトル：Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｄｅｓｉｇｎ　Ｐａｔｔｅｒｎｓ
注記 索引あり
著者紹介 【Ｖａｌｌｉａｐｐａ　Ｌａｋｓｈｍａｎａｎ】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。Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｄｖａｎｃｅｄ　Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ　Ｌａｂの機械学習集中プログラム創設。Ｃｌｉｍａｔｅ　Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎのデータサイエンス部門のトップ、ＮＡＯＯ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）
要旨 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。
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
ISBN(13)、ISBN 978-4-87311-956-4　　 4-87311-956-1
書誌番号 1113914665

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中央 ４階自然科学 情報科学 007.1 一般書 貸出中 - 2071409417 iLisvirtual
保土ケ谷 公開 Map 情報科学 007.1 一般書 利用可 - 2071644882 iLisvirtual

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