000 03465aam a2200301 4500
003 SPU
005 20250320125945.0
008 230428b th ||||| |||| 00| 0 tha d
020 _a9786168282182
_c415
040 _aSPU
049 _aSPU_CHN
050 _aQ 325.5
_bอ585ก 2565
100 _9251967
_aอาไมเซ่น, เอ็มมานุเอล
245 _aการพัฒนาแอพพลิเคชัน Machine Learning /
_cEmmanuel Ameisen
260 _aนนทบุรี :
_bคอร์ฟังก์ชั่น,
_c2565
300 _a216 หน้า :
_bภาพประกอบ ;
_c24 ซม.
505 _aส่วนที่ 1 ค้นหาแนวทางที่ถูกต้องสำหรับ ML หน้า 15-18 -- จากเป้าหมายสู่การกำหนดกรอบของ ML หน้า 19-40 -- การสร้างแผนงาน หน้า 41-60 -- ส่วนที่ 2 สร้างลำดับการทำงาน หน้า 61-64 -- เริ่มสร้างไปป์ไลน์ หน้า 65-78 -- จัดหาชุดข้อมูลเริ่มต้น หน้า 79-118 -- ส่วนที่ 3 กระบวนการทำซ้ำกับโมเดล หน้า 119-122 -- การฝึกและประเมินความสามารถของโมเดล หน้า 123-154 -- แก้ไขปัญหา ML ของคุณ หน้า 155-1/82 -- การใช้ตัวจำแนกสำหรับให้คำแนะนำในการเขียน หน้า 183-202 -- ส่วนที่ 4 การนำไปใช้และตรวจดูการทำงาน หน้า 203-206 -- ข้อควรพิจารณาเมื่อนำโมเดลไปใช้งาน หน้า 207-218 -- ทางเลือกในการนำโมเดลไปใช้งาน หน้า 219-230 -- สร้างมาตราการป้องกันให้โมเดล หน้า 231-250 -- การตรวจสอบและอัพเดตโมเดล หน้า 251-260
650 0 _954523
_aMACHINE LEARNING
650 0 _9239433
_aการเรียนรู้ของเครื่อง
650 4 _9197
_aการจัดการฐานข้อมูล
650 0 _9252698
_aแมชชีนเลิร์นนิ่ง
850 _aSPU
910 _aคณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
_bศูนย์หนังสือแห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย มหาวิทยาลัยบูรพา
_c150323
_pA092220
910 _aคณะโลจิสติกส์และซัพพลายเชน
_bศูนย์หนังสือจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย สาขา ม.บูรพา
_c080623
_pA092382
910 _aคณะโลจิสติกส์และซัพพลายเชน
_bศูนย์หนังสือจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย สาขา ม.บูรพา
_c080623
_pA092383
942 _2lcc
_cGEN
998 _bniracha 280423
_bmonthira 040723
_atanuchcha 090523
999 _c209401