Makine öğrenmesi sistemleri hem karmaşık hem de benzersizdir.. Birçok farklı bileşenden oluştuğu ve birçok farklı paydaşı içerdiği için karmaşık. Veriye bağımlı oldukları için benzersizdirler, veriler her kullanım durumunda büyük ölçüde değişiklik gösterir.. Bu kitapta, güvenilir, ölçeklenebilir, bakımı yapılabilir ve değişen ortamlara ve iş gereksinimlerine uyarlanabilir Makine Öğrenmesi sistemleri tasarlamak için bütünsel bir yaklaşım öğreneceksiniz.
Claypot AI'nin kurucu ortağı Chip Huyen, eğitim verilerinin nasıl işleneceği ve oluşturulacağı, hangi özelliklerin kullanılacağı, modellerin ne sıklıkla yeniden eğitileceği ve nelerin izleneceği gibi her tasarım kararını, sistemin bir bütün olarak hedeflerine ulaşmasına nasıl yardımcı olabileceği bağlamında değerlendirir.. Bu kitaptaki yinelemeli çerçeve, bol miktarda referansla desteklenen gerçek vaka çalışmaları kullanır.
Bu kitap, aşağıdaki gibi senaryolarla başa çıkmanıza yardımcı olacaktır:
Mühendislik verileri ve bir iş sorununu çözmek için doğru metrikleri seçmek
Modelleri sürekli olarak geliştirme, değerlendirme, dağıtma ve güncelleme sürecini otomatikleştirme
Modellerinizin üretimde karşılaşabileceği sorunları hızlı bir şekilde tespit etmek ve ele almak için bir izleme sistemi geliştirmek
Kullanım durumları boyunca hizmet veren bir Makine Öğrenmesi platformu tasarlamak
Sorumlu Yapay Zeka Sistemleri Geliştirmek
yazar hakkında
Chip Huyen, gerçek zamanlı makine öğrenimi için bir platform olan Claypot AI'nin kurucu ortağıdır.. NVIDIA, Netflix ve Snorkel AI'deki çalışmaları aracılığıyla, dünyanın en büyük kuruluşlarından bazılarının makine öğrenmesi sistemleri geliştirmesine ve dağıtmasına yardımcı olmuştur.. CS 329S dersini veriyor.: Bu kitabın dayandığı derslerin verildiği Stanford'daki Makine Öğrenmesi Sistemleri Tasarımı.
Teslim edilmediğinde para iadesi
