صمم أنظمة تعلم آلية فعالة وموثوقة! - KD nuggets

برعاية المشاركات

تصميم نظام التعلم الآلي معقد. يحتاج مهندس ML الناجح إلى التنقل في عملية متعددة الخطوات تتطلب مهارات من العديد من المجالات والأدوار المختلفة. 

تصميم نظام التعلم الآلي: مع الأمثلة الشاملة ، يعد دليلًا عمليًا لتخطيط وتصميم تطبيقات تعلم الآلة الناجحة. يضع إطارًا واضحًا وقابل للتكرار لبناء وصيانة وتحسين الأنظمة على أي نطاق. 

قام المؤلفان Arseny Kravchenko و Valeri Babushkin بملء هذا الكتيب الفريد بقصص نار المخيم والنصائح الشخصية من حياتهم المهنية الواسعة. ستتعلم مباشرة من تجربتهم بينما تفكر في كل جانب من جوانب نظام التعلم الآلي ، من جمع المتطلبات ومصادر البيانات إلى نشر وإدارة النظام النهائي.

“هذا ليس عن MLOps! هذا الكتاب يدور حول سؤال أكثر أهمية: كيف نتأكد من أن مشروع ML لا ينتهي به المطاف على الرف؟ "

—بوريس تسيتلين ، كبير مهندسي تعلم الآلة ، Planet Farms

في الكتاب ، ستتبع مثالين لشركتين تقوم كل منهما ببناء نظام ML جديد ، واستكشاف كيفية التعبير عن احتياجاتهم في مستندات التصميم وتعلم أفضل الممارسات من خلال كتابة ما يخصك. على طول الطريق ، ستتعلم كيفية إجراء مقابلات تصميم نظام ML ، حتى في الشركات الشبيهة بشركة FAANG شديدة التنافس ، وتحسين أنظمة ML الحالية من خلال تحديد الاختناقات وتحسين أداء النظام.

تصميم نظام التعلم الآلي متاح من ناشره مانينغ المنشورات.

كود الخصم 35٪ (صالح لجميع منتجاتنا بجميع الأشكال): nlkdnuggets21

رمز كتاب إلكتروني مجاني واحد لتصميم نظام التعلم الآلي: mlstds-AEBF
 

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• سك المستقبل مع أدرين أشلي. الوصول هنا.
• شراء وبيع الأسهم في شركات ما قبل الاكتتاب مع PREIPO®. الوصول هنا.
• المصدر https://www.kdnuggets.com/2023/05/manning-design-effective-reliable-machine-learning-systems.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=design-effective-reliable-machine-learning-systems