Mastering the Machine : ML for the Real World: Turning Models into Impact in the Field
Sprache: Englisch
Verlag: Notion Press Media Pvt. Ltd Sep 2025, 2025
- Hardcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer:in bei ZVAB seit 14. August 2006
Zustand: Neu
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Neuware - Mastering the Machine: ML for the Real World explores the practical challenges and strategies for implementing machine learning systems beyond controlled research environments. While academic ML often focuses on clean datasets and benchmark accuracy, real-world applications must deal with messy, incomplete, and constantly evolving data. The book emphasizes that success in production ML is less about achieving the highest model accuracy and more about building systems that are scalable, reliable, interpretable, and aligned with business goals. Key themes include the importance of data quality and preprocessing, as most real-world effort goes into cleaning, balancing, and engineering features rather than model selection alone. The text highlights data drift, concept drift, and feedback loops, showing how models degrade over time without proper monitoring and retraining. It also covers model evaluation, stressing that accuracy is insufficient for imbalanced datasets and that fairness, interpretability, and business KPIs must guide decision-making. Overall, the work positions machine learning as not just a technical challenge but a socio-technical system requiring collaboration among data scientists, engineers, and domain experts.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9798900234786
- Titel
- Mastering the Machine : ML for the Real World: Turning Models into Impact in the Field
- Autor
- Rahul Sharma
- Verlag
- Notion Press Media Pvt. Ltd Sep 2025
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Zustand
- Neu
- Einband
- Buch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-13
- 9798900234786
- Artikelgewicht
- 404 Gramm
- Abmessungen
- 216x140x14 mm
Mastering the Machine: ML for the Real World explores the practical challenges and strategies for implementing machine learning systems beyond controlled research environments. While academic ML often focuses on clean datasets and benchmark accuracy, real-world applications must deal with messy, incomplete, and constantly evolving data. The book emphasizes that success in production ML is less about achieving the highest model accuracy and more about building systems that are scalable, reliable, interpretable, and aligned with business goals. Key themes include the importance of data quality and preprocessing, as most real-world effort goes into cleaning, balancing, and engineering features rather than model selection alone. The text highlights data drift, concept drift, and feedback loops, showing how models degrade over time without proper monitoring and retraining. It also covers model evaluation, stressing that accuracy is insufficient for imbalanced datasets and that fairness, interpretability, and business KPIs must guide decision-making. Overall, the work positions machine learning as not just a technical challenge but a socio-technical system requiring collaboration among data scientists, engineers, and domain experts.
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