Ця книга призначена для інженерів які хочуть застосувати системи машинного навчання для вирішення реальних бізнес-проблем. У ньому представлені системи ML, які використовуються в стартапах, що швидко розвиваються, а також цілісний підхід до їх розробки. врахування різних компонентів системи та цілей людей, які беруть участь у процесі. Велику увагу було приділено аналізу проектних рішень, у тому числі способу створення та обробки навчальних даних, підбору індикаторів, частоті перенавчання моделі та методиці моніторингу продуктивності програми. Представлена ​​тут ітераційна концепція дозволяє переконатися в оптимальності прийнятих рішень з точки зору функціонування всієї системи. Важливо, що окремі питання проілюстровано реальними практичними прикладами.

У книзі, серед іншого, міститься:

• вибір індикаторів, які відповідають певній бізнес-проблемі
• автоматизація безперервної розробки, оцінка, впровадження та оновлення моделей
• швидке виявлення та вирішення проблем під час впровадження виробництва
• створення комплексної платформи ML
• відповідальна розробка систем ML

Розгортайте та масштабуйте моделі, щоб отримати найкращі результати!