内容紹介：機械学習のベストプラクティスが学べるデザインパターン集！タイトルに「デザインパターン」とあるように、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、接続性、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・解説します。手を動かしながら機械学習を試し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読んでもらえる内容となっています。アメリカ海洋気象庁の研究者として、さらにＧｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄのデータ分析＆ＡＩ部門トップとしての豊富な経験に基づく実用本位の一冊です。
新時代の新常識。ＡＩエンジニアが知るべき、３０のベストプラクティス。
もくじ情報：１章　機械学習デザインパターンの必要性；２章　データ表現のパターン；３章　問題表現のパターン；４章　モデル訓練のパターン；５章　対応性のある運用のパターン；６章　再現性のパターン；７章　責任あるＡＩのパターン；８章　パターンのつながり

ラクシュマナン，バリアッパ(ラクシュマナン，バリアッパ)
Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄのデータ分析およびＡＩソリューションのグローバルヘッド。彼のチームは、Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄのデータ分析および機械学習プロダクトを使ってビジネス上の問題に対するソフトウェアソリューションを構築。彼は過去に、Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｄｖａｎｃｅｄ　Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ　Ｌａｂの機械学習集中プログラムを創設。Ｇｏｏｇｌｅに入社前は、Ｃｌｉｍａｔｅ　Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎのデータサイエンス部門のトップ、ＮＡＯＯ（米国海洋大気庁）の研究者を歴任