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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

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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

国立国会図書館請求記号
M121-M427
国立国会図書館書誌ID
031719965
資料種別
図書
著者
Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn 著ほか
出版者
オライリー・ジャパン
出版年
2021.10
資料形態
ページ数・大きさ等
387p ; 24cm
NDC
007.13
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資料に関する注記

一般注記:

原タイトル: Machine Learning Design Patterns

資料詳細

要約等:

機械学習で繰り返し登場する課題を30のパターンに分類し各々にベストプラクティスを提示・解説。初心者にも、現場でも役に立つ。(提供元: 出版情報登録センター(JPRO))

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書誌情報

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資料種別
図書
ISBN
978-4-87311-956-4
タイトルよみ
キカイ ガクシュウ デザイン パターン : データ ジュンビ モデル コウチク エムエルオプス ノ ジッセンジョウ ノ モンダイ ト カイケツ
著者・編者
Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn 著
鷲崎弘宜, 竹内広宜, 名取直毅, 吉岡信和 訳
著者標目
訳者 : 鷲崎, 弘宜 ワシザキ, ヒロノリ ( 00952711 )典拠
訳者 : 竹内, 広宜 タケウチ, ヒロノリ ( 031732550 )典拠
訳者 : 名取, 直毅 ナトリ, ナオタケ ( 031775253 )典拠
訳者 : 吉岡, 信和 ヨシオカ, ノブカズ ( 01038784 )典拠
出版年月日等
2021.10
出版年(W3CDTF)
2021
数量
387p