書名:設計機器學習系統|迭代開發生產環境就緒的ML程式
原文書名:Designing Machine Learning Systems
產品代碼:
9786263246423系列名稱:
概論/科技趨勢系列編號:
A738定價:
780元作者:
Chip Huyen譯者:
Arthur Cho頁數:
400頁開數:
18.5x23x1.8裝訂:
平裝上市日:
20231107出版日:
20231107出版社:
歐萊禮CIP:
略市場分類:
電腦資訊產品分類:
書籍免稅聯合分類:
電腦資訊類- ※在庫量小
商品簡介
「簡而言之,這是關於如何在公司構建、部署和擴展機器學習模型以獲得最大影響的最佳書籍。 」
—Josh Wills
WeaveGrid軟體工程師和前任Slack資料工程總監
「在蓬勃發展但混亂的生態系統中,提供了ML從端到端的原則性視角,既是地圖又是指南針;大型科技公司內外的從業者必讀。」
—Jacopo Tagliabue
Coveo人工智慧總監
機器學習系統既複雜又獨特,複雜之處在於系統組件繁多,並涉及許多不同的持份者。獨特之處在於系統依賴資料,且資料在不同使用案例中大有不同。在本書,您將學習一種整體方法來設計可靠、可擴展、可維護,並能適應不斷變化環境和業務需求的機器學習系統。
Claypot AI的聯合創始人、作者Chip Huyen考慮了每項設計決策—如何處理和創建訓練資料、使用哪些功能、重新訓練模型的頻率以及監控範圍,讓系統全面達標。本書提出的迭代框架結合實際案例研究,案例背後具大量參考文獻支持。
本書將幫助您應對以下場景:
•規劃資料並選擇正確的指標來解決業務問題
•自動化流程以持續開發、評估、部署和更新模型
•開發監控系統,以快速檢測和解決模型在生產環境可能遇到的問題
•構建跨用例服務的ML平台
•開發負責任的機器學習系統
「簡而言之,這是關於如何在公司構建、部署和擴展機器學習模型以獲得最大影響的最佳書籍。 」
—Josh Wills
WeaveGrid軟體工程師和前任Slack資料工程總監
「在蓬勃發展但混亂的生態系統中,提供了ML從端到端的原則性視角,既是地圖又是指南針;大型科技公司內外的從業者必讀。」
—Jacopo Tagliabue
Coveo人工智慧總監
機器學習系統既複雜又獨特,複雜之處在於系統組件繁多,並涉及許多不同的持份者。獨特之處在於系統依賴資料,且資料在不同使用案例中大有不同。在本書,您將學習一種整體方法來設計可靠、可擴展、可維護,並能適應不斷變化環境和業務需求的機器學習系統。
Claypot AI的聯合創始人、作者Chip Huyen考慮了每項設計決策—如何處理和創建訓練資料、使用哪些功能、重新訓練模型的頻率以及監控範圍,讓系統全面達標。本書提出的迭代框架結合實際案例研究,案例背後具大量參考文獻支持。
本書將幫助您應對以下場景:
•規劃資料並選擇正確的指標來解決業務問題
•自動化流程以持續開發、評估、部署和更新模型
•開發監控系統,以快速檢測和解決模型在生產環境可能遇到的問題
•構建跨用例服務的ML平台
•開發負責任的機器學習系統
作者簡介
Chip Huyen 是實時機器學習平台Claypot AI的聯合創辦人。她曾於NVIDIA,Netflix,及Snorkel AI工作,從中幫助了全球最大型的機構開發和部署ML系統。Chip以自己在斯坦福大學任教的課程「CS 329s:機器學習系統設計」作為本書藍本。
書籍目錄
前言
第1章 機器學習系統概覽
第2章 機器學習系統設計簡介
第3章 資料工程基礎
第4章 訓練資料
第5章 特徵工程
第6章 模型開發和離線評估
第7章 模型部署和預測服務
第8章 資料分布轉移和監控
第9章 在生產中持續學習和測試
第10章 MLOps 的基礎設施和工具
第11章 涉及人類的機器學習
結語
索引