Systémy strojového učení jsou jak komplexní, tak jedinečné. Komplexní, protože se skládají z mnoha různých komponent a zahrnují mnoho různých zúčastněných stran.. Unikátní, protože jsou závislé na datech, přičemž data se divoce liší od jednoho případu použití k druhému.. V této knize se naučíte holistický přístup k navrhování systémů ML, které jsou spolehlivé, škálovatelné, udržovatelné a adaptabilní na měnící se prostředí a obchodní požadavky.
Autor Chip Huyen, spoluzakladatel Claypot AI, zvažuje každé designové rozhodnutí--jako například jak zpracovávat a vytvářet tréninková data, které použít vlastnosti, jak často modely přetrénovávat a co monitorovat--v kontextu toho, jak to může pomoci vašemu systému jako celku dosáhnout jeho cílů.. Iterativní rámec v této knize používá skutečné případové studie podložené bohatými odkazy.
Tato kniha vám pomůže zvládnout scénáře jako:
Inženýrská data a výběr správných metrik pro řešení obchodního problému
Automatizace procesu pro neustálý vývoj, hodnocení, nasazování a aktualizaci modelů
Vývoj monitorovacího systému pro rychlou detekci a řešení problémů, se kterými se vaše modely mohou setkat v produkci.
Architektura platformy ML, která slouží pro různé případy použití
Vývoj zodpovědných systémů ML
o autorovi
Chip Huyen je spoluzakladatelkou Claypot AI, platformy pro strojové učení v reálném čase. Díky své práci ve společnostech NVIDIA, Netflix a Snorkel AI pomohla některým z největších organizací na světě vyvinout a nasadit systémy strojového učení.. Vyučuje CS 329S: Návrh systémů strojového učení na Stanfordu, jehož přednáškové poznámky jsou základem této knihy.
Vrácení peněz při nedoručení
