מערכות למידת מכונה הן גם מורכבות וגם ייחודיות. מורכבים מכיוון שהם מורכבים מרכיבים שונים רבים ומערבים בעלי עניין שונים רבים. ייחודיים מכיוון שהם תלויי נתונים, כאשר הנתונים משתנים באופן קיצוני ממקרה שימוש אחד למשנהו. בספר זה, תלמדו גישה הוליסטית לתכנון מערכות ML שהן אמינות, ניתנות להרחבה, ניתנות לתחזוקה, ומסתגלות לסביבות משתנות ולדרישות עסקיות.
המחבר צ'יפ הויין, מייסד שותף של Claypot AI, שוקל כל החלטת עיצוב - כגון כיצד לעבד וליצור נתוני אימון, באילו מאפיינים להשתמש, באיזו תדירות לאמן מחדש מודלים ומה לנטר - בהקשר של כיצד היא יכולה לעזור למערכת שלך בכללותה להשיג את מטרותיה.. המסגרת האיטרטיבית בספר זה משתמשת במקרי מבחן אמיתיים הנתמכים על ידי הפניות רבות.
ספר זה יעזור לכם להתמודד עם תרחישים כגון:
נתוני הנדסה ובחירת המדדים הנכונים לפתרון בעיה עסקית
אוטומציה של התהליך לפיתוח, הערכה, פריסה ועדכון מתמשכים של מודלים
פיתוח מערכת ניטור לגילוי מהיר ולטיפול בבעיות שעלולות להתעורר במודלים שלך בפרודקשן
תכנון פלטפורמת ML המשרתת מגוון מקרי שימוש
פיתוח מערכות ML אחראיות
על הסופר
צ'יפ הויין היא מייסדת שותפה של Claypot AI, פלטפורמה ללמידת מכונה בזמן אמת.. באמצעות עבודתה ב-NVIDIA, Netflix ו-Snorkel AI, היא עזרה לכמה מהארגונים הגדולים בעולם לפתח ולפרוס מערכות למידת מכונה.. היא מלמדת CS 329S: תכנון מערכות למידת מכונה בסטנפורד, שהערות ההרצאה שלו ספר זה מבוסס עליהן.
החזר על אי אספקה
