『機械学習デザインパターン ―データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決』 Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn 著、鷲崎 弘宜、竹内 広宜、名取 直毅、吉岡 信和 訳 2021年10月19日発売予定 408ページ(予定) ISBN978-4-87311-956-4 定価4,180円(税込) 本書は、機械学習で繰り返し登場する課題を30のパターン(データ表現、問題表現、モデルの訓練、再現性、柔軟性、持続性、説明性、公平性などに関するもの)に分類し、それぞれについてベストプラクティスを提示・解説するデザインパターン集です。手を動かしながら機械学習を学びたい初心者の実践的な入門書としても、現場のデータサイエンティストのリファレンスとしても有用な内容となっています。Google Cloudのデータ分析&AI部門トップとして