內文簡介
＜內容簡介＞ ✨ Amazone分類排行第一 ✨ 蟬連Amazone暢銷榜超過20個月 ✨ 授權翻譯多國語言這本最新的面試指南提供了大量具有高度相關性的深入洞見，為讀者解鎖ML系統設計面試的整個程序。科技業長期以來一直缺乏這樣的資源，而作者則是用本書給出了解方。 — Eddie Santos，Block機器學習工程師本書是ML專業人士的重要資源，針對各領域的ML系統設計，提供了極為精彩的實用資訊。對於任何有興趣學習系統設計應用知識的人來說，本書可說是非常完美，也是準備面試時非常理想的參考資源！ — Aishwarya Srinivasan，Google資料科學家在ML相關的各種面試中，ML系統設計可說是最具有挑戰性的主題之一，這類的職位有可能包括資料工程師、資料科學家、 ML工程師等等。如果你正打算準備參加ML面試，無論初學者還是經驗豐富的工程師，本書就是為你而寫的。想像一下，在一場競爭激烈的ML面試中，面試官要求你設計一套端到端的ML系統，可能是視覺搜尋、偵測違反社群守則的字詞，或廣告點擊預測。你知道，這些題目沒有標準答案，真正的挑戰在於你如何思考，如何深入理解各種ML主題，最後設計出一個既複雜又實用的系統。面試官會仔細評估你的設計過程、在多種設計選項中你如何做出權衡取捨。最重要的是，你是否有能力成功設計出一個有效的ML系統。該如何在這樣的面試中脫穎而出，順利成為一名成功的ML工程師呢？本書以7步驟框架、10個真實案例及211個圖表，提供機器學習系統設計面試的強化策略。 ML系統設計的面試考題，主要是想評估應試者能否設計出一些端對端的ML系統（例如視覺搜尋、影片推薦、廣告點擊的預測……等等）。這些考題通常都缺乏清晰的結構，涵蓋的主題範圍也比較廣泛，往往相當具有挑戰性；而且通常不會有很明確的答案，所以很可能有多種不同的解釋方式與解法。總體來說，面試的目標就是要評估應試者能不能應用ML的理論知識，設計並實作出真正有效的系統。本書有哪些內容？關於面試官真正想找的人以及背後的緣由，提供內行人真正的看法。 7步驟框架可用來解決任何ML系統設計面試問題。 10個ML系統設計面試實戰題以及詳細的解決方案。 211張圖表更直觀解釋了各種系統的原理。 ★目錄： Chapter 1 簡介與概述 Chapter 2 視覺搜尋系統 Chapter 3 Google 街景模糊化系統 Chapter 4 YouTube 影片搜尋 Chapter 5 有害內容偵測 Chapter 6 影片推薦系統 Chapter 7 活動推薦系統 Chapter 8 社群平台的廣告點擊預測 Chapter 9 短期租屋平台的類似選項 Chapter 10 個人動態訊息 Chapter 11 你或許認識的朋友＜作者簡介＞ Ali Aminian是Adobe的機器學習工程師，他在機器學習與大規模分散式系統方面，具有相當專業的背景。他曾為Google工作，協助建構和部署各種大規模的機器學習系統。除了在Adobe的工作之外，他也很喜歡向學生與專業人士傳授機器學習相關的知識。 Alex Xu是一位軟體工程師兼作家。他的前一本著作《內行人才知道的系統設計面試指南》是 Amazon的暢銷書，目前已被翻譯成六種語言。他曾任職於Twitter、Apple和Zynga。

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