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利用Python調(diào)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型

包郵 利用Python調(diào)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型

出版社:清華大學(xué)出版社出版時(shí)間:2024-08-01
開本: 16開 頁數(shù): 352
中 圖 價(jià):¥83.3(7.0折) 定價(jià)  ¥119.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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利用Python調(diào)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型 版權(quán)信息

利用Python調(diào)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型 本書特色

歡迎閱讀《利用Python調(diào)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型》,這是一本可以幫助你掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的綜合指南。本書旨在引導(dǎo)你了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念,并深入推進(jìn)到掌握專家級(jí)模型開發(fā)的復(fù)雜技巧,確保你的學(xué)習(xí)旅程既富于教育意義,又具有實(shí)用價(jià)值。

利用Python調(diào)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型 內(nèi)容簡介

本書詳細(xì)闡述了利用Python調(diào)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型的基本解決方案,主要包括超越代碼調(diào)試、機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期、為實(shí)現(xiàn)負(fù)責(zé)任的人工智能而進(jìn)行調(diào)試、檢測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的性能和效率問題、提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能、機(jī)器學(xué)習(xí)建模中的可解釋性和可理解性、減少偏差并實(shí)現(xiàn)公平性、使用測(cè)試驅(qū)動(dòng)開發(fā)以控制風(fēng)險(xiǎn)、生產(chǎn)測(cè)試和調(diào)試、版本控制和可再現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)建模、避免數(shù)據(jù)漂移和概念漂移、通過深度學(xué)習(xí)超越機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)試、高級(jí)深度學(xué)習(xí)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)*新進(jìn)展簡介、相關(guān)性與因果關(guān)系、機(jī)器學(xué)習(xí)中的安全性和隱私、人機(jī)回圈機(jī)器學(xué)習(xí)等內(nèi)容。此外,本書還提供了相應(yīng)的示例、代碼,以幫助讀者進(jìn)一步理解相關(guān)方案的實(shí)現(xiàn)過程。
本書可作為高等院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)的教材和教學(xué)參考用書,也可作為相關(guān)開發(fā)人員的自學(xué)用書和參考手冊(cè)。

利用Python調(diào)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型 目錄

第1篇 機(jī)器學(xué)習(xí)建模的調(diào)試 第1章 代碼調(diào)試 1.1 技術(shù)要求 1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)概覽 1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)建模的類型 1.3.1 監(jiān)督學(xué)習(xí) 1.3.2 無監(jiān)督學(xué)習(xí) 1.3.3 自監(jiān)督學(xué)習(xí) 1.3.4 半監(jiān)督學(xué)習(xí) 1.3.5 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 1.3.6 生成式機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4 軟件開發(fā)中的調(diào)試 1.4.1 Python中的錯(cuò)誤消息 1.4.2 調(diào)試技巧 1.4.3 調(diào)試器 1.4.4 高質(zhì)量Python編程的 實(shí)踐 1.4.5 版本控制 1.4.6 Python之外的調(diào)試 1.5 用于建模的數(shù)據(jù)中的缺陷 1.5.1 數(shù)據(jù)格式和結(jié)構(gòu) 1.5.2 數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量 1.5.3 數(shù)據(jù)偏差 1.6 以模型和預(yù)測(cè)為中心的調(diào)試 1.6.1 欠擬合和過擬合 1.6.2 模型測(cè)試和生產(chǎn)環(huán)境中的推理 1.6.3 用于改變?nèi)驳臄?shù)據(jù)或超參數(shù) 1.7 小結(jié) 1.8 思考題 1.9 參考文獻(xiàn) 第2章 機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期 2.1 技術(shù)要求 2.2 在開始建模之前需要了解的事項(xiàng) 2.3 數(shù)據(jù)收集 2.4 數(shù)據(jù)選擇 2.5 數(shù)據(jù)探索 2.6 數(shù)據(jù)整理 2.6.1 結(jié)構(gòu)化 2.6.2 充實(shí)和豐富 2.6.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 2.6.4 數(shù)據(jù)清洗 2.7 建模數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 2.7.1 特征選擇和提取 2.7.2 設(shè)計(jì)評(píng)估和測(cè)試策略 2.8 模型訓(xùn)練與評(píng)估 2.9 測(cè)試代碼和模型 2.10 模型部署與監(jiān)控 2.11 小結(jié) 2.12 思考題 2.13 參考文獻(xiàn) 第3章 為實(shí)現(xiàn)負(fù)責(zé)任的人工智能而進(jìn)行調(diào)試 3.1 技術(shù)要求 3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)中的公正建模公平性 3.2.1 數(shù)據(jù)偏差 3.2.2 算法偏差 3.3 機(jī)器學(xué)習(xí)中的安全和隱私 3.3.1 數(shù)據(jù)隱私 …… 第2篇 改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型 第3篇 低錯(cuò)誤的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)與部署 第4篇 深度學(xué)習(xí)建模 第5篇 模型調(diào)試的 主題 附錄A 思考題答案
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利用Python調(diào)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型 作者簡介

阿里·馬達(dá)尼(Ali Madani)曾任Cyclica公司的機(jī)器學(xué)習(xí)總監(jiān),該公司處于藥物發(fā)現(xiàn)的人工智能技術(shù)開發(fā)前沿,之后被Recursion Pharmaceuticals收購。Ali在新公司繼續(xù)專注于機(jī)器學(xué)習(xí)在藥物發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用。Ali在多倫多大學(xué)獲得博士學(xué)位,專業(yè)方向是癌癥研究任務(wù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)建模。Ali還在加拿大滑鐵盧大學(xué)獲得數(shù)學(xué)碩士學(xué)位。 作為行業(yè)導(dǎo)向教育和知識(shí)民主化的信奉者,Ali積極通過基礎(chǔ)和高級(jí)的高質(zhì)量機(jī)器學(xué)習(xí)建模的國際研討會(huì)和課程來教育學(xué)生和專業(yè)人士。在機(jī)器學(xué)習(xí)建模和教學(xué)之外的業(yè)余時(shí)間,Ali喜歡鍛煉、烹任和與伴侶一起旅行。

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