Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications

Системи машинного навчання складні й унікальні. Складні, тому що вони складаються з багатьох різних компонентів і включають багато різних зацікавлених сторін. Унікальні, тому що вони залежать від даних, причому дані сильно змінюються від одного випадку використання до іншого. У цій книзі ви дізнаєтесь про цілісний підхід до проектування систем машинного навчання, які є надійними, масштабованими, зручними в обслуговуванні та адаптуються до мінливих середовищ і вимог бізнесу.

Автор Чіп Гюєн, співзасновник Claypot AI, розглядає кожне проектне рішення, наприклад, як обробляти та створювати навчальні дані, які функції використовувати, як часто перенавчати моделі та що контролювати, у контексті того, як це може допомогти вашій системі в цілому досягти поставлених цілей. Ітераційна структура в цій книзі використовує реальні приклади, підкріплені великою кількістю посилань.

Ця книга допоможе вам вирішити такі сценарії, як:

Інженерні дані та вибір правильних показників для вирішення бізнес-процесів проблема

Автоматизація процесу постійної розробки, оцінювання, розгортання та оновлення моделей

Розробка системи моніторингу для швидкого виявлення та вирішення проблем, з якими ваші моделі можуть зіткнутися під час виробництва

< p>Розробка платформи ML, яка обслуговує різні варіанти використання

Розробка відповідальних систем ML