Jak projektować systemy uczenia maszynowego


Код: 13126071591
1161 грн
Цена указана с доставкой в Украину
Товар есть в наличии
КАК ЭКОНОМИТЬ НА ДОСТАВКЕ?
Заказывайте большое количество товаров у этого продавца
Информация
  • Время доставки: 7-10 дней
  • Состояние товара: новый
  • Доступное количество: 15

Приобретая «Jak projektować systemy uczenia maszynowego», вы можете быть уверены, что данное изделие из каталога «E-бизнес» вы получите через 5-7 дней после оплаты. Товар будет доставлен из Европы, проверен на целостность, иметь европейское качество.

Как проектировать системы машинного обучения. Итеративная разработка готовых приложений

Автор: Chip Huyen

Издатель: Helion

Год выпуска: 2023

Перевод: Яцек Януш

ISBN: 978-83-283-9912 -9

Формат: 165x235

Обложка: мягкая

Страницы: 344

Книга новая

Цена обложки книги: 89,00 злотых > акционную цену можно найти на нашем аукционе!

Системы машинного обучения (ML) сложны и уникальны. Изменение одного из многих компонентов может существенно повлиять на целое. Данные, используемые в моделях, существенно различаются в отдельных случаях использования. Все это сильно затрудняет создание такой системы, если каждый компонент проектируется отдельно. Чтобы создать приложение, использующее ML и подходящее для развертывания в производственной среде, необходимо принимать проектные решения, учитывающие характеристики системы в целом.

Эта книга предназначена для инженеров. которые хотят применять системы машинного обучения для решения реальных бизнес-задач. Здесь представлены системы ML, используемые в быстро развивающихся стартапах, а также целостный подход к их проектированию — с учетом различных компонентов системы и целей людей, участвующих в процессе. Большое внимание было уделено анализу проектных решений, включая способ создания и обработки обучающих данных, выбор показателей, частоту переобучения модели и методику мониторинга работы приложения. Представленная здесь итеративная концепция позволяет быть уверенным в том, что принимаемые решения оптимальны с точки зрения работы всей системы. Важно отметить, что отдельные проблемы иллюстрируются реальными кейсами.

В книгу входят, среди прочего:

  • выбор показателей, подходящих для конкретной бизнес-задачи
  • автоматизация непрерывной разработки, оценки, внедрения и обновления моделей
  • быстрое обнаружение и решение проблем в ходе производственного внедрения
  • создание комплексной платформы ML
  • ответственный создание систем машинного обучения
  • Развертывайте и масштабируйте модели для достижения наилучших результатов!