O'Reilly Media Системы машинного обучения: Инжиниринг моделей и конвейеров

Использование машинного обучения для продуктов, услуг и критически важных бизнес-процессов отличается от применения ML в академической или исследовательской среде. Особенно это касается недавних выпускников и тех, кто переходит из научной области в коммерческую.

Эта практическая книга даст вам широкий обзор всей области машинного обучения. Авторы Роберт Кроу, Ханнес Хапке, Эмили Кавенесс и Ди Чжу помогут вам выявить темы, в которые можно углубиться, а также предоставят справочные материалы и учебные пособия для изучения деталей.

В книге рассматриваются современные технологии и методы инженерии машинного обучения, включая:

• Данные: сбор, маркировка, валидация, автоматизация и предварительная обработка данных; инженерия и выбор признаков; путь и хранение данных.
• Моделирование: высокопроизводительное моделирование; техники управления ресурсами моделей; анализ моделей и совместимость; поиск нейронных архитектур.
• Развертывание: шаблоны обслуживания моделей и инфраструктура для ML моделей и LLM; управление и доставка; мониторинг и логирование.
• Производственная реализация: ML конвейеры; классификация неструктурированных текстов и изображений; конвейеры моделей genAI.