<ул> <ли> Издательство: Гелион <ли> Год выпуска: 2023. <ли> Переплет: буклет <ли> Количество страниц: 344

<р> <б> Системы машинного обучения <б> (ML) характеризуются сложностью и уникальностью. Изменение одного из многих компонентов может существенно повлиять на целое. Данные, используемые в моделях, существенно различаются в отдельных случаях использования. Все это сильно затрудняет создание такой системы, если каждый компонент проектируется отдельно. Чтобы создать приложение, использующее ML и подходящее для развертывания в производственной среде, необходимо принять проектные решения, учитывающие характеристики системы в целом.

<р> Эта книга предназначена для инженеров, которые хотят применять системы машинного обучения для решения реальных бизнес-задач. Здесь представлены системы ML, используемые в быстро развивающихся стартапах, а также целостный подход к их проектированию — с учетом различных компонентов системы и целей людей, участвующих в процессе. Большое внимание было уделено анализу проектных решений, включая способ создания и обработки обучающих данных, выбор показателей, частоту переобучения модели и методику мониторинга работы приложения. Представленная здесь итерационная концепция позволяет быть уверенным в том, что принимаемые решения оптимальны с точки зрения работы всей системы. Важно отметить, что отдельные вопросы иллюстрируются реальными кейсами.

<р> В книгу входят, среди прочего:

<ул> <ли> выбор показателей, подходящих для конкретной бизнес-задачи <ли> автоматизация непрерывной разработки, оценки, внедрения и обновления моделей <ли> быстрое обнаружение и решение проблем при внедрении производства <ли> создание комплексной платформы ML <ли> ответственная разработка систем ML <р> Развертывайте и масштабируйте модели для достижения наилучших результатов!