Как проектировать системы машинного обучения. Итеративная разработка готовых приложений

Автор: Чип Хьюен

Издатель: Helion

Перевод: Яцек Януш

ISBN: 978-83-283-9912-9

Формат: 165x235

Обложка: мягкая

Страниц: 344

Книга это новинка

Системы машинного обучения (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 принимать проектные решения, учитывающие характеристики системы в целом.

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 индикаторов, частоту переобучения модели и методику мониторинга производительности приложения. Представленная здесь итерационная концепция позволяет быть уверенным в том, что принимаемые решения оптимальны с точки зрения работы всей системы. Важно отметить, что отдельные проблемы иллюстрируются реальными кейсами.

Книга включает, среди прочего:

• выбор индикаторов, подходящих для конкретной бизнес-задачи
• автоматизация непрерывной разработки, оценки, внедрения и обновления моделей
• быстрое обнаружение и решение проблем в ходе производственного внедрения
• создание комплексной платформы ML
• ответственная разработка систем машинного обучения

Развертывайте и масштабируйте модели для достижения наилучших результатов!