4.0.1 Cùng xây d¿ng Model Machine Learning v¿i Bêta và Bít
Phiên b¿n R
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 1-2 Wochen
20,99 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
10 °P sammeln!
Thôi ¿¿¿c, t¿t c¿ các model d¿ ¿oán (predictive models) ¿¿u trông có v¿ ¿n, nh¿ng làm cách nào chúng ta có th¿ xây d¿ng các model m¿t cách ¿áng tin c¿y h¿n? ¿ây chính là câu h¿i tôi th¿¿ng ¿¿¿c h¿i b¿i các nhà khoa h¿c d¿ li¿u ¿ nh¿ng m¿c ¿¿ kinh nghi¿m khác nhau. Câu h¿i có v¿ ¿¿n gi¿n, nh¿ng ¿¿ng th¿i c¿ng r¿t thách th¿c b¿i vì có r¿t nhi¿u lüng quan ¿i¿m và m¿i quan tâm khác nhau t¿ nh¿ng ng¿¿i liên quan. Nh¿ng ng¿¿i xây d¿ng model th¿¿ng t¿p trung vào vi¿c hün luy¿n model (training model) ...
Thôi ¿¿¿c, t¿t c¿ các model d¿ ¿oán (predictive models) ¿¿u trông có v¿ ¿n, nh¿ng làm cách nào chúng ta có th¿ xây d¿ng các model m¿t cách ¿áng tin c¿y h¿n? ¿ây chính là câu h¿i tôi th¿¿ng ¿¿¿c h¿i b¿i các nhà khoa h¿c d¿ li¿u ¿ nh¿ng m¿c ¿¿ kinh nghi¿m khác nhau. Câu h¿i có v¿ ¿¿n gi¿n, nh¿ng ¿¿ng th¿i c¿ng r¿t thách th¿c b¿i vì có r¿t nhi¿u lüng quan ¿i¿m và m¿i quan tâm khác nhau t¿ nh¿ng ng¿¿i liên quan. Nh¿ng ng¿¿i xây d¿ng model th¿¿ng t¿p trung vào vi¿c hün luy¿n model (training model) m¿t cách t¿ ¿¿ng, ki¿m soát hi¿u n¿ng, debug và nh¿ng höt ¿¿ng duy trì c¿ h¿ th¿ng t¿ d¿ li¿u ¿¿n t¿i ¿u hi¿u n¿ng ph¿n c¿ng và c¿i ti¿n model (MLOps). Ng¿¿i s¿ d¿ng model ph¿n nhi¿u th¿¿ng h¿ng thú h¿n v¿i nh¿ng câu h¿i v¿ t¿ ¿âu mà model cho ra k¿t qü d¿ ¿oán nh¿ v¿y (explainability) höc nh¿ng ¿òi h¿i nh¿t ¿¿nh ¿¿ hi¿u ¿¿¿c bên trong model höt ¿¿ng nh¿ th¿ nào (transparency) và m¿c ¿¿ "phòng th¿" (security) c¿a mô hình tr¿¿c nh¿ng t¿n công, ví d¿ nh¿ t¿ d¿ li¿u kém ch¿t l¿¿ng. V¿ phía xã h¿i, nh¿ng m¿i quan tâm th¿¿ng là model có công b¿ng hay thiên v¿ (fairness hay bias), ví d¿ mô hình có ¿u tiên cho m¿t nhóm ng¿¿i nh¿ trong xã h¿i, höc thiên v¿ v¿ gi¿i tính không; hay k¿t qü d¿ ¿oán t¿ model có phù h¿p chün m¿c ¿¿o ¿¿c hay không (ethics). Quy¿n sách này t¿ng hòa t¿t c¿ các góc nhìn trên. B¿n ¿¿c s¿ tìm th¿y nh¿ng k¿ thüt machine learning ch¿n l¿c và c¿ nh¿ng cách hi¿u tr¿c quan ng¿n g¿n. Các k¿ thüt ¿¿u ¿¿¿c g¿n li¿n v¿i các ¿ön code trong ngôn ng¿ R. B¿n ¿¿c s¿ cùng hai nhân v¿t Bêta và Bít ¿i d¿o vào khu v¿¿n, không ph¿i c¿a kì hoa d¿ th¿o, mà là c¿a các model ML thú v¿. Trong khu v¿¿n có ng¿n ¿èn ¿¿¿c th¿p lên b¿i nh¿ng góc nhìn th¿u ¿áo v¿ model t¿ kinh nghi¿m th¿c t¿. Cüc bàn lün gi¿a Bêta và Bít c¿ng chính là nh¿ng gì di¿n ra trong th¿c t¿ mà các nhà khoa h¿c d¿ li¿u th¿¿ng g¿p, có nên th¿ m¿t model khác không, höc có nên th¿ m¿t k¿ thüt khác ¿¿ khai phá d¿ li¿u, höc m¿t t¿p d¿ li¿u khác ch¿ng? --- và ti t¿ câu h¿i nh¿: làm cách nào ¿¿ so sánh gi¿a nh¿ng model höc làm th¿ nào ¿¿ ki¿m tra hi¿u n¿ng. Quá trình phát tri¿n model ¿òi h¿i s¿ c¿n th¿n và trách nhi¿m, nh¿ng r¿t thú v¿. Thông th¿¿ng, nhi¿u quy¿n sách ch¿ chú tâm vào m¿t ki¿n th¿c mà quên m¿t ¿i ni¿m vui và s¿ thú v¿. Nh¿ng, hi v¿ng ¿ quy¿n sách này, chúng ta s¿ có ¿¿¿c c¿ hai.
Andere Kunden interessierten sich für
