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機械学習デザインパターン

原題: Machine Learning Design Patterns

バリアッパ・ラクシュマナン・サラ・ロビンソン・マイケル・マン(訳: 鷲崎弘宜・竹内広宜・名取直毅・吉岡信和)

オライリー・ジャパン / 2021年 / 原著2020年

技術: 機械学習・データ基盤・データエンジニアリング

設計・アーキテクチャ現場の実践ノウハウ

機械学習の実務で繰り返し現れる課題と解法を、30のパターンとしてまとめた本。データ表現、問題設定、学習の進め方、再現性、そして運用と公平性といった主題ごとに、適用条件と代償を示す。設計の語彙を持てるようになる。

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邦訳版の書誌(オライリー・ジャパン、2021年、ISBN 9784873119564)は国立国会図書館サーチAPI(opensearch)の検索結果で確認。著者・訳者は同APIの責任表示「Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn 著,鷲崎弘宜, 竹内広宜, 名取直毅, 吉岡信和 訳」による。原著の初版年2020年はOpenLibrary/英語版Wikipediaの書誌による。