Masinõppesüsteemid on nii keerukad kui ka ainulaadsed. Keerulised, kuna koosnevad paljudest erinevatest komponentidest ja hõlmavad paljusid erinevaid osapooli. Unikaalsed, kuna nad sõltuvad andmetest, mis varieeruvad väga erinevalt ühest kasutusjuhust teiseni. Selles raamatus õpite terviklikku lähenemist usaldusväärsete, skaleeritavate, hooldatavate ning muutuvate keskkondade ja ärivajadustega kohanduvate masinõppesüsteemide projekteerimiseks.
Autor Chip Huyen, ettevõtte Claypot AI kaasasutaja, kaalub iga disainiotsust – nagu seda, kuidas töödelda ja luua treeningandmeid, milliseid tunnuseid kasutada, kui sageli mudeleid uuesti treenida ja mida jälgida – selles kontekstis, kuidas see võib aidata teie süsteemil tervikuna oma eesmärke saavutada.. Selles raamatus kasutatav iteratiivne raamistik tugineb tegelikele juhtumiuuringutele, mida toetavad arvukad viited.
See raamat aitab teil lahendada olukordi, nagu:
Insenerandmed ja õigete mõõdikute valimine äriprobleemi lahendamiseks
Mudelite pideva arendamise, hindamise, juurutamise ja värskendamise protsessi automatiseerimine
Järelevalvesüsteemi arendamine, et kiiresti tuvastada ja lahendada probleeme, millega teie mudelid tootmises kokku võivad puutuda.
Masinõppe platvormi arhitektuurimine, mis teenindab erinevaid kasutusjuhtumeid
Vastutustundlike masinõppesüsteemide arendamine
Autori kohta
Chip Huyen on Claypot AI kaasasutaja, mis on reaalajas masinõppe platvorm.. Oma tööga ettevõtetes NVIDIA, Netflix ja Snorkel AI on ta aidanud mõnel maailma suurimal organisatsioonil arendada ja kasutusele võtta masinõppesüsteeme.. Ta õpetab CS 329S: Masinõppesüsteemide disain Stanfordis, mille loengumärkmetel see raamat põhineb.
Toimetamata tagasimakse
