Проектирование систем машинного обучения

Системы машинного обучения одновременно сложны и уникальны. Сложные, потому что состоят из множества различных компонентов и вовлекают множество различных заинтересованных сторон. Уникальные, потому что зависят от данных, которые сильно варьируются от одного случая использования к другому.. В этой книге вы узнаете о целостном подходе к проектированию систем машинного обучения, которые являются надежными, масштабируемыми, поддерживаемыми и адаптируемыми к изменяющимся средам и бизнес-требованиям.

Автор Чип Хуен, соучредитель Claypot AI, рассматривает каждое дизайнерское решение -- такое как способ обработки и создания обучающих данных, какие признаки использовать, как часто переобучать модели и что отслеживать -- в контексте того, как это может помочь вашей системе в целом достичь своих целей.. Итеративная структура в этой книге использует реальные примеры из практики, подкрепленные обширными ссылками.

Эта книга поможет вам справиться с такими сценариями, как:

Инженерные данные и выбор правильных метрик для решения бизнес-задачи

Автоматизация процесса непрерывной разработки, оценки, развертывания и обновления моделей

Разработка системы мониторинга для быстрого обнаружения и решения проблем, с которыми могут столкнуться ваши модели в продакшене

Архитектура платформы машинного обучения, которая обслуживает различные варианты использования

Разработка ответственных систем машинного обучения

об авторе

Чип Хуен является соучредителем Claypot AI, платформы для машинного обучения в реальном времени.. Благодаря своей работе в NVIDIA, Netflix и Snorkel AI, она помогла некоторым из крупнейших организаций мира разрабатывать и развертывать системы машинного обучения.. Она преподает CS 329S: Дизайн систем машинного обучения в Стэнфорде, на основе конспектов лекций которого написана эта книга.