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Machine Learning by Design: Patterns and Principles for Data Collection, Feature Engineering, and Model Development
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Machine Learning by Design: Patterns and Principles for Data Collection, Feature Engineering, and Model Development
This 562-page guide is your companion through the entire ML workflow from data to models.
Machine Learning by Design: Patterns and Principles for Data Collection, Feature Engineering, and Model Development
Artigo n.º: 91400209

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Delivers a structured approach to machine learning, enabling practitioners to effectively gather data, engineer features, and develop models, enhancing their project success rates.
Practical Insights
Offers actionable insights and best practices derived from real-world applications, ensuring users can overcome common challenges faced in machine learning projects.
User-Centric Design
Focuses on design principles that prioritize user needs, making it easier for data scientists and teams to apply concepts directly to their unique situations.

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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)

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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

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