[Book] Machine Learning Design Patterns Solutions to Common Challenges in Data Preparation, Model Building, and Mlops

Name: Machine Learning Design Patterns
Author: Valliappa Lakshmanan

Paperback

Valliappa Lakshmanan , Robinson, Sara/ Munn, Michael 지음 | O'Reilly Media | 2020년 11월 03일

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원서/번역서 : 머신러닝 디자인 패턴

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도서 소득공제란?

2018년7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입을 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다.
(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

도서 소득공제 대상

도서(국내도서,외국도서,해외주문도서), eBook(구매) , 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)

*제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
*상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.

도서 소득공제 가능 결제수단

카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함), 제휴신용카드

현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에 한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 교보문고 기프트카드, 실시간계좌이체, 온라인입금

간편결제 : 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO

* 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
* 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인가능합니다.
* 페이나우, 11PAY와 휴대폰결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가

부분 취소 안내

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(신용카드 결제 후 예치금으로 환원된 경우 승인취소 되지 않습니다.)

도서 소득공제 불가 안내

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상품상세정보
ISBN	9781098115784(1098115783)
쪽수	408쪽
언어	English
크기	178(W) X 233(H) X 21(T) (mm)
제본형태	Paperback
총권수	1권

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책소개

이 책이 속한 분야

과학/기술 > 컴퓨터 > 컴퓨터일반

The design patterns in this book capture best practices and solutions to recurring problems in machine learning. The authors, three Google engineers, catalog proven methods to help data scientists tackle common problems throughout the ML process. These design patterns codify the experience of hundreds of experts into straightforward, approachable advice.

In this book, you will find detailed explanations of 30 patterns for data and problem representation, operationalization, repeatability, reproducibility, flexibility, explainability, and fairness. Each pattern includes a description of the problem, a variety of potential solutions, and recommendations for choosing the best technique for your situation.

You'll learn how to:

Identify and mitigate common challenges when training, evaluating, and deploying ML models
Represent data for different ML model types, including embeddings, feature crosses, and more
Choose the right model type for specific problems
Build a robust training loop that uses checkpoints, distribution strategy, and hyperparameter tuning
Deploy scalable ML systems that you can retrain and update to reflect new data
Interpret model predictions for stakeholders and ensure models are treating users fairly

원서번역서 내용 엿보기

데이터 준비, 모델 구축, MLOps의 일반적인 문제에 대한 솔루션 구현하기

디자인 패턴이란 전문가 수백 명의 경험을 간단하고 접근하기 쉽게 체계화한 것이다. 이 책에는 데이터의 표현, 운영, 반복성, 재현성, 유연성, 설명 가능성, 공정성에 대한 30가지 디자인 패턴이 담겨 있다. 각 패턴에는 문제에 대한 설명, 다양한 잠재적 솔루션, 상황에 적합한 기술 노하우가 포함되어 있다. 머신러닝 프로세스 전반에 걸쳐 마주하는 일반적인 문제를 해결하고 싶은 실무자라면, 저명한 3명의 구글 엔지니어가 이 책에서 분류한 ‘이미 입증된 방법’을 배우고 실천해보자.

이 책의 원서번역서

머신러닝 디자인 패턴

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