實現資料可信度的人員、流程和工具 「現今組織產生的資料量和種類比以往任何時候都來得多，企業需要更加了解手中的資料並為未來趨勢做好準備，他們必須採行現代資料治理方式—透過事先設計而不是事後才想到。」... more

資料準備、模型建構與MLOps常見挑戰的解決方案 本書的設計模式介紹常見的機器學習最佳實踐法和解決方案。作者是三位Google工程師，他們整理了一些經過驗證的方法，協助資料科學家匯整ML程序中常... more

解釋性。 Google工程師Valliappa Lakshmanan、Martin Görner和Ryan Gillard向您展示了如何開發準確且可解釋的電腦視覺ML模型，並使用強大的ML架構以靈活且可維護的方式將它們投入大規模生產。您將學習如何使用...... more