Sistemele de învățare automată sunt atât complexe, cât și unice. Complex deoarece constau din multe componente diferite și implică mulți actori interesați diferiți. Unice deoarece sunt dependente de date, datele variind foarte mult de la un caz de utilizare la altul. În această carte, veți învăța o abordare holistică pentru proiectarea sistemelor ML care sunt fiabile, scalabile, mentenabile și adaptabile la mediile și cerințele de afaceri în schimbare.
Autorul Chip Huyen, co-fondator al Claypot AI, consideră fiecare decizie de design--cum ar fi cum să procesezi și să creezi date de antrenament, ce caracteristici să folosești, cât de des să reantrenezi modelele și ce să monitorizezi--în contextul modului în care aceasta poate ajuta sistemul tău ca întreg să își atingă obiectivele.. Cadrul iterativ din această carte folosește studii de caz reale susținute de referințe ample.
Această carte vă va ajuta să abordați scenarii precum:
Date inginerești și alegerea metricilor potriviți pentru a rezolva o problemă de afaceri
Automatizarea procesului de dezvoltare, evaluare, implementare și actualizare continuă a modelelor
Dezvoltarea unui sistem de monitorizare pentru a detecta și aborda rapid problemele pe care modelele dumneavoastră le-ar putea întâmpina în producție
Arhitecturarea unei platforme ML care servește pentru diverse cazuri de utilizare
Dezvoltarea sistemelor ML responsabile
Despre autor
Chip Huyen este co-fondator al Claypot AI, o platformă pentru învățare automată în timp real. Prin munca sa la NVIDIA, Netflix și Snorkel AI, ea a ajutat unele dintre cele mai mari organizații din lume să dezvolte și să implementeze sisteme de învățare automată.. Ea predă CS 329S: Proiectarea Sistemelor de Învățare Automată la Stanford, ale cărui note de curs stau la baza acestei cărți.
Rambursare în caz de nelivrare
