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Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications - Softcover
Inhaltsangabe
Machine learning systems are both complex and unique. Complex because they consist of many different components and involve many different stakeholders. Unique because they're data dependent, with data varying wildly from one use case to the next. In this book, you'll learn a holistic approach to designing ML systems that are reliable, scalable, maintainable, and adaptive to changing environments and business requirements.
Author Chip Huyen, co-founder of Claypot AI, considers each design decision--such as how to process and create training data, which features to use, how often to retrain models, and what to monitor--in the context of how it can help your system as a whole achieve its objectives. The iterative framework in this book uses actual case studies backed by ample references.
This book will help you tackle scenarios such as:
- Engineering data and choosing the right metrics to solve a business problem
- Automating the process for continually developing, evaluating, deploying, and updating models
- Developing a monitoring system to quickly detect and address issues your models might encounter in production
- Architecting an ML platform that serves across use cases
- Developing responsible ML systems
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Über die Autorin bzw. den Autor
Chip Huyen (https://huyenchip.com) is a co-founder of Claypot AI, a platform for real-time machine learning. Through her work at NVIDIA, Netflix, and Snorkel AI, she has helped some of the world's largest organizations develop and deploy machine learning systems. She teaches CS 329S: Machine Learning Systems Design at Stanford, whose lecture notes this book is based on.
LinkedIn included her among Top Voices in Software Development (2019) and Top Voices in Data Science & AI (2020). She is also the author of four bestselling Vietnamese books, including the series Xach ba lo len va Di (Pack Your Bag and Go). She also runs a Discord server on MLOps with over 6,000 members (https://discord.com/invite/Mw77HPrgjF).
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Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications
Verlag:
O'Reilly Media (edition 1), 2022
ISBN 10: 1098107969
ISBN 13: 9781098107963
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Designing Machine Learning Systems
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DESIGNING MACHINE LEARNING SYSTEMS
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Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications
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Zustand: New. This book provides a framework for designing real-world ML systems that are quick to deploy, reliable, scalable, and iterative. You ll learn everything from project scoping, data management, model development, deployment, and infrastructure to team structur. Artikel-Nr. 531569294
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Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications
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Designing Machine Learning Systems
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld 367 pp. Englisch. Artikel-Nr. 9781098107963
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Designing Machine Learning Systems : An Iterative Process for Production-Ready Applications
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Machine learning systems are both complex and unique. Complex because they consist of many different components and involve many different stakeholders. Unique because they're data dependent, with data varying wildly from one use case to the next. In this book, you'll learn a holistic approach to designing ML systems that are reliable, scalable, maintainable, and adaptive to changing environments and business requirements. Artikel-Nr. 9781098107963
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Designing Machine Learning Systems
Verlag:
American Orthopsychiatric Association, 2022
ISBN 10: 1098107969
ISBN 13: 9781098107963
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Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Zustand: New. pp. 360. Artikel-Nr. 389450653
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