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
Articolo #: 91400209

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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.

Dettagli del prodotto

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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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    Risposta: The author is Peng Shao, a former Staff ML Engineer at Twitter and a founding member of Alexa.
  • Domanda: What does this guide cover?

    Risposta: It covers the entire ML workflow from data collection to model development and includes best practices.
  • Domanda: Is this book suitable for beginners?

    Risposta: Yes, it provides foundational principles and guidance that can benefit both beginners and experienced practitioners.

Neural Networks Editorial Review

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Recensioni e valutazioni dei clienti

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  • Excellent performance
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  • User-friendly design
  • Stylish appearance
  • Great customer support

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23 July 2026 · via Trustpilot
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Caratteristiche e benefici

  • Comprehensive 562-page guide on machine learning workflows.
  • Covers data collection, feature engineering, and model development.
  • Includes 15 timeless principles of machine learning with real-world examples.
  • Provides strategies for assembling high-quality datasets.
  • Step-by-step guidance for rapid model development and prototyping.
  • Best practices for model troubleshooting and tuning with technical details.

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