- الصفحة الرئيسية /
- الكتب /
- الكمبيوتر والتكنولوجيا /
- علوم الكمبيوتر /
- AI & Machine Learning /
- Intelligence & Semantics /
- Machine Learning Design Patterns: Solutions t...
0 ratings
منتج #:
30115128
Machine Learning Design Patterns: Solutions to Common Challenges in Data Preparation, Model Building, and MLOps
منتج #:
30115128
IQD 67172
تفاصيل السعر
باستثناء رسوم الشحن والجمارك ( سيتم احتساب رسوم الشحن والجمارك عند إتمام الشراء )
*سيتم استيراد جميع العناصر من أمريكا
0 ratings
اكتب رأيك
متوفر فى المخزون
مستورد من متجر USA
كمية:
اطلب الآن واحصل عليه حول الثلاثاء, اغسطس 25
معاملة آمنة
تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية
أفضل شركائنا اللوجستيين
Capture best practices and solutions to recurring problems in machine learning
شحن
سريع
استرجاع
مجاني*
تغليف آمن
منتجات أصلية %100
الامتثال لمعيار PCI DSS
حاصل على شهادة ISO 27001
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of أمريكا store (110-120). Recommended power converters اشتري الآن.
مايفيد
Comprehensive Patterns
Presents a wide array of design patterns that address common machine learning challenges, from data preparation to deployment, offering practical solutions backed by real-world examples.
Expert Insights
Authored by industry experts, this book provides deep insights into best practices, helping practitioners and data scientists efficiently navigate complex problems in model building and MLOps.
Hands-On Approach
Incorporates tangible case studies and actionable strategies, enabling users to apply theoretical concepts directly to their projects, maximizing learning and effectiveness in machine learning applications.
تفاصيل المنتج
- Catalog of machine learning design patterns capturing best practices and solutions to recurring problems in machine learning
- Written by three Google engineers, offering 30 design patterns for data representation, operationalization, repeatability, reproducibility, flexibility, explainability, and fairness
- Each pattern includes problem description, potential solutions, and recommendations for choosing the best technique
- Addresses challenges in training, evaluating, and deploying ML models, data representation, model type selection, robust training loop construction, scalable deployment, and model prediction interpretation
- Targets data scientists, data engineers, and ML engineers with prior knowledge of machine learning and data processing
- Excludes in-depth coverage of ML algorithms, building blocks, model architectures, model layers, and custom training loops, focusing on common enterprise machine learning patterns
| Publisher | O'Reilly Media |
| Publication date | November 24, 2020 |
| Edition | 1st |
| Language | English |
| Print length | 405 pages |
| ISBN-10 | 1098115783 |
| ISBN-13 | 978-1098115784 |
| Item Weight | 2.31 pounds (1.05 kg) |
| Dimensions | 9.06 x 0.94 x 6.85 inches (23 x 2.4 x 17.4 cm) |
من يجب أن يشتري؟
-
Data Scientists
Ideal for data scientists seeking practical solutions to streamline their workflows in model building and data preparation.
-
ML Engineers
ML engineers can benefit from structured approaches to implement MLOps principles effectively while addressing deployment challenges.
-
Students and Practitioners
Students of machine learning will find this resource invaluable for understanding common industry challenges and solutions.
-
Absolute Beginners
Users with no prior knowledge of machine learning might find the content too complex or advanced for their understanding.
وصف المنتج
Machine Learning Design Patterns: Solutions to Common Challenges in Data Preparation, Model Building, and MLOps
هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا
أسئلة العملاء & الإجابات
-
سؤال:
ما هي أنماط تصميم التعلم الآلي؟
إجابه: تعد أنماط تصميم التعلم الآلي حلولاً مثبتة للتحديات الشائعة التي تتم مواجهتها في سير عمل التعلم الآلي. توفر هذه الأنماط أطرًا لإعداد البيانات وبناء النماذج وMLOps لتبسيط العمليات وتحسين النتائج. يعد فهم هذه الأنماط أمرًا ضروريًا للممارسين لأنها توفر نظرة ثاقبة لأفضل الممارسات، مما يسهل معالجة المشاريع المعقدة. على سبيل المثال، قد يطبق المطور نمطًا محددًا عند التعامل مع البيانات المفقودة لتعزيز دقة النموذج، مما قد يوفر قدرًا كبيرًا من الوقت والموارد. -
سؤال:
كيف يمكن لأنماط تصميم التعلم الآلي أن تساعد في إعداد البيانات؟
إجابه: تساعد أنماط تصميم التعلم الآلي بشكل كبير في إعداد البيانات من خلال تقديم منهجيات للتعامل مع مشكلات جودة البيانات واختيار الميزات وعمليات التحويل. ومن خلال استخدام هذه الأنماط، يمكن لعلماء البيانات تنظيف مجموعات البيانات الخاصة بهم ومعالجتها مسبقًا وهيكلتها بكفاءة، مما يضمن تدريب النماذج على أفضل البيانات الممكنة. على سبيل المثال، يسمح تطبيق نمط لهندسة الميزات بإنشاء سمات أكثر إفادة، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين أداء النموذج في مهام التنبؤ. -
سؤال:
ما هي التحديات التي يتناولها الكتاب فيما يتعلق ببناء النماذج؟
إجابه: يتناول الكتاب التحديات المختلفة في بناء النماذج، مثل الإفراط في التجهيز، وعدم التجهيز، واختيار النموذج. فهو يوفر أنماطًا توجه الممارسين حول كيفية تحقيق التوازن بين تعقيد النموذج وأدائه. باستخدام الأنماط الراسخة، يمكن للمرء تحديد التوازن الصحيح بين التحيز والتباين لتعزيز متانة النموذج. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد استخدام تقنيات التحقق المتبادل كما هو مفصل في الكتاب في اختيار النماذج التي تعمم بشكل أفضل على البيانات غير المرئية. -
سؤال:
كيف تتناسب MLOps مع المفاهيم الموضحة في الكتاب؟
إجابه: يعد MLOps جزءًا لا يتجزأ من المفاهيم الموضحة في الكتاب، لأنه يركز على تفعيل نماذج التعلم الآلي. يقدم الكتاب أنماط تصميم تسهل التعاون بين علم البيانات وعمليات تكنولوجيا المعلومات مع ضمان إمكانية نشر النماذج ومراقبتها وصيانتها بشكل فعال. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي تنفيذ نمط نشر النموذج إلى تبسيط عملية الانتقال من التطوير إلى الإنتاج، وتعزيز حلقة ردود فعل أسرع وقابلية توسع أفضل. -
سؤال:
هل هذا الكتاب مناسب للمبتدئين في التعلم الآلي?
إجابه: نعم، يعد كتاب "أنماط تصميم التعلم الآلي" مناسبًا للمبتدئين، لأنه لا يقدم المفاهيم الأساسية فحسب، بل يوفر أيضًا رؤى وأمثلة قابلة للتنفيذ. تم تصميم الكتاب ليكون سهل الوصول إليه، ويقسم الأفكار المعقدة إلى مكونات مفهومة. يمكن للمبتدئين الاستفادة من الأساليب والسيناريوهات العملية التي توضح كيفية تنفيذ هذه الأنماط في مشاريع العالم الحقيقي، مما يجعل منحنى التعلم أكثر قابلية للإدارة. -
سؤال:
ما هي بعض حالات الاستخدام العملي لأنماط التصميم المقدمة في هذا الكتاب؟
إجابه: يمكن تطبيق أنماط التصميم المقدمة في الكتاب على حالات استخدام عملية مختلفة، بما في ذلك اكتشاف الاحتيال، وأنظمة التوصية، وتصنيف الصور. على سبيل المثال، قد تستخدم شركة البيع بالتجزئة نمط نظام التوصية لتحسين تجربة المستخدم من خلال اقتراح المنتجات بناءً على سلوك الشراء السابق. وبالمثل، في مجال الرعاية الصحية، يمكن استخدام الأنماط للتنبؤ بنتائج المرضى من خلال تحليل البيانات التاريخية، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل. -
سؤال:
كم مرة يجب على المرء الرجوع إلى أنماط التصميم عند تطوير النماذج؟
إجابه: يجب أن تحدث الإشارة إلى أنماط التصميم بشكل متكرر طوال دورة حياة تطوير النموذج. تعمل هذه الأنماط كمراجع سريعة أثناء مراحل إعداد البيانات وهندسة الميزات وتقييم النماذج. يمكن للممارسين الاستفادة من الأنماط عند مواجهة مشكلات محددة أو عند مواجهة قرارات تتعلق ببنية النموذج. ومن خلال استشارتهم بشكل مستمر، يمكن لمحترفي البيانات التأكد من التزامهم بأفضل ممارسات الصناعة وإدراكهم للمخاطر الشائعة. -
سؤال:
هل يمكنك شرح العلاقة بين إعداد البيانات وأداء النموذج؟
إجابه: يرتبط إعداد البيانات ارتباطًا وثيقًا بأداء النموذج، حيث تؤثر جودة البيانات وبنيتها بشكل مباشر على مدى جودة تعلم النموذج. تؤكد أنماط التصميم في هذا الكتاب على تقنيات مختلفة لتنظيف البيانات وتحويلها وزيادتها، مما يمكن أن يعزز دقة النموذج بشكل كبير. على سبيل المثال، يمكن لمجموعة بيانات معدة جيدًا حيث يتم التخلص من الميزات غير ذات الصلة وهندسة الميزات ذات الصلة أن تؤدي إلى تحسينات ملحوظة في القدرات التنبؤية للنموذج. -
سؤال:
ما هي الخلفية القارئة المفترضة لهذا الكتاب؟
إجابه: يفترض الكتاب أن القراء لديهم فهم أساسي لمفاهيم التعلم الآلي وأنهم على دراية بالبرمجة، وخاصة في بايثون. ومع ذلك، فإنه يتقدم من المواضيع الأساسية إلى المواضيع الأكثر تقدما، مما يجعله مناسبا للمبتدئين والممارسين ذوي الخبرة على حد سواء. سيجد القراء الذين لديهم معرفة بالتقنيات الإحصائية وتحليل البيانات وبعض الخبرة في البرمجة أن الأنماط المقدمة ذات صلة وقابلة للتطبيق على عملهم. -
سؤال:
أين يمكنني شراء أنماط تصميم التعلم الآلي: حلول للتحديات الشائعة في إعداد البيانات وبناء النماذج وMLOps الإصدار الأول في العراق؟
إجابه: You can purchase 'Machine Learning Design Patterns: Solutions to Common Challenges in Data Preparation, Model Building, and MLOps 1st Edition' from Ubuy, which offers a wide selection of books and ensures reliable service for customers in Iraq. Ubuy provides an excellent platform where you can find this title along with various other resources related to machine learning and data science.
Intelligence & Semantics مراجعة تحريرية
"أنماط تصميم التعلم الآلي: حلول للتحديات المشتركة في إعداد البيانات وبناء النماذج و MLOps" هو كتاب يهدف إلى توفير حلول عملية للتحديات المشتركة في مجال التعلم الآلي. يغطي الكتاب أنماط التصميم لمعالجة البيانات وتصميم النماذج و MLOps ، مع التركيز على وجهات نظر علوم الكمبيوتر. بشكل عام ، تلقى الكتاب مراجعات إيجابية من القراء. قدر الكثيرون البنية سهلة القراءة ووفرة أمثلة العالم الحقيقي. كان من المطمئن للقراء أن يروا الأنماط التي يستخدمونها في الممارسة الموثقة في الكتاب. كما تم الإشادة بالكتاب لتقديمه أنماط تصميم بديلة لم تكن معروفة من قبل. ومع ذلك ، لاحظ بعض المراجعين القيود المحتملة في الكتاب. يبدو أن المحتوى يخدش سطح ممارسة التعلم الآلي فقط ، مما يجعله أكثر ملاءمة للمبتدئين أو العلمانيين. من ناحية أخرى ، جعل حذف التفاصيل الفنية من الصعب على أولئك الذين ليسوا على دراية بالنهج الموصوفة فهم كيفية عملها. بالإضافة إلى ذلك ، شعر البعض أن الكتاب يركز بشكل مفرط على تعزيز التقنيات المتعلقة بـ Google Cloud و Tensorflow ، بدلاً من مناقشة الأفكار بطريقة لا معنى لها في مجال التكنولوجيا. على الرغم من هذه القيود ، تمت التوصية بالكتاب بشكل عام لقيمته في توفير فهم لمجموعة الأدوات التي يحتاجها مهندسو التعلم الآلي لتطوير النموذج. وجد القراء أن الفصل 8 مفيد بشكل خاص ، حيث أنه يتعمق في الأنماط الشائعة حسب حالة الاستخدام ونوع البيانات ، مع تعداد أنواع مختلفة من المشاكل والأدوات لمعالجتها.
مراجعات العملاء وتقييماتهم
1 تقييمات العملاء
-
5 نجمة
100%
-
4 نجمة
0%
-
3 نجمة
0%
-
2 نجمة
0%
-
1 نجمة
0%
أضف تقييم لهذا المنتج
شارك أفكارك مع عملاء آخرين
إيجابيات
- يوفر حلولاً عملية وأنماط تصميم بديلة
- هيكل سهل القراءة مع أمثلة العالم الحقيقي
- مرجع قيم لتدفقات عمل التعلم الآلي المحددة
- يغطي التحديات المشتركة في إعداد البيانات وبناء النماذج و MLOps
سلبيات
- قد يكون أساسيًا جدًا للباحثين / المهندسين ذوي الخبرة في مجال الهندسة الكهربائية واللاسلكية
منصة موثوقة وثقة كاملة للمشتري
MA
Mohammad
مشتري موثّق
“Excellent quality and original too,when ubuy send original things I will appreciate that ,I very satisfied thank you”
23 July 2026 · عبر Trustpilot
CK
Chitra
مشتري موثّق
“The order and delivery progress was communicated very well. Package arrived within the estimated time. Products arrived as expected in good condition.”
22-Jul-26 · عبر Trustpilot
K
kund
مشتري موثّق
“Good supply of products. Safe payment methods, and shipment worldwide! Genuine products.”
23-Jul-26 · عبر Trustpilot
OO
Onesi
مشتري موثّق
“Was my first time buying a product from Ubuy, but I found it so helpful. This is reliable. Gonna place a new order!”
22 July 2026 · عبر Trustpilot
SJ
SAO JOHN
مشتري موثّق
“Ubuy is a great online platform to buy stuff. Reliable, fast delivery time and great value for money. I've been using Ubuy online shopping platform for three years now and will continue to do so.”
23 July 2026 · عبر Trustpilot
الخروج الآمن
شحن عالمي
إسترجاع سهل
منتجات أصلية
تاريخ سعر المنتج
معلومات مهمة
- القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
- ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.
IQD 67172
اطلب الآن واحصل عليه حول الثلاثاء, اغسطس 25
هذا المنتج غير ممنوع في بلدي. (الرجاء الضغط على الرابط أعلاه إذا لم يكن هذا المنتج ممنوعاً في بلدك ، لذلك سيقوم فريقنا بمراجعته والسماح به.)
كمية:
معاملة آمنة
نوفر لك مدفوعات مشفّرة، وحماية متكاملة للمشتري، مع الالتزام بمعايير PCI DSS وشهادة ISO 27001:2022 لضمان أعلى مستويات الأمان في كل عملية شراء.
أفضل شركائنا اللوجستيين
أسرع توصيل عبر الحدود
المميزات والفوائد
- 30 نمط تصميم للبيانات وتمثيل المشكلات ، والتفعيل ، والتكرار ، وقابلية التكرار ، والمرونة ، وقابلية التفسير ، والإنصاف
- تحديد وتخفيف التحديات المشتركة في تدريب وتقييم ونشر نماذج ML
- تمثل بيانات لأنواع نماذج ML المختلفة
- اختر نوع النموذج المناسب لمشاكل محددة
- بناء حلقة تدريب قوية ونشر أنظمة ML قابلة للتطوير
- تفسير تنبؤات النموذج وضمان الإنصاف للمستخدمين
ضمان Ubuy
تسوّق بثقة مع منتجات أصلية %100، ومدفوعات آمنة متوافقة مع معيار PCI DSS، وحماية بيانات معتمدة وفق ISO 27001، وشحن دولي سريع، وإرجاع مجاني*، وتغليف آمن لكل طلب.