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Machine Learning by Design: Patterns and Principles for Data Collection, Feature Engineering, and Model Development
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Destaques do Produto
Detalhes do produto
| Publisher | Independently published |
| Publication date | October 9, 2024 |
| Language | English |
| Print length | 562 pages |
| ISBN-13 | 979-8342441940 |
| Item Weight | 2.56 pounds (1.16 kg) |
| Dimensions | 6.93 x 1.27 x 9.84 inches (17.6 x 3.2 x 25 cm) |
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
Machine Learning by Design: Patterns and Principles for Data Collection, Feature Engineering, and Model Development
Perguntas e respostas do cliente
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Pergunta:
Who is the author of this book?
Resposta: The author is Peng Shao, a former Staff ML Engineer at Twitter and a founding member of Alexa. -
Pergunta:
What does this guide cover?
Resposta: It covers the entire ML workflow from data collection to model development and includes best practices. -
Pergunta:
Is this book suitable for beginners?
Resposta: Yes, it provides foundational principles and guidance that can benefit both beginners and experienced practitioners.
Neural Networks Editorial Review
Comentários e avaliações dos clientes
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Prós
- Excellent performance
- Durable and long-lasting
- User-friendly design
- Stylish appearance
- Great customer support
Contras
- A bit heavy for portability.
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Características e benefícios
- Comprehensive 562-page guide on machine learning workflows.
- Covers data collection, feature engineering, and model development.
- Includes 15 timeless principles of machine learning with real-world examples.
- Provides strategies for assembling high-quality datasets.
- Step-by-step guidance for rapid model development and prototyping.
- Best practices for model troubleshooting and tuning with technical details.
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