內文簡介
＜內容簡介＞

「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

★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

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