¡Diseñe sistemas de aprendizaje automático efectivos y confiables! – KDnuggets

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El diseño del sistema de aprendizaje automático es complejo. El ingeniero de ML exitoso debe navegar por un proceso de varios pasos que exige habilidades de muchos campos y roles diferentes. 

Diseño de sistemas de aprendizaje automático: con ejemplos completos, es una guía práctica para planificar y diseñar aplicaciones de aprendizaje automático exitosas. Establece un marco claro y repetible para construir, mantener y mejorar los sistemas a cualquier escala. 

Los autores Arseny Kravchenko y Valeri Babushkin han llenado este manual único con historias de fogatas y consejos personales de sus extensas carreras. Aprenderá directamente de su experiencia al considerar cada faceta de un sistema de aprendizaje automático, desde la recopilación de requisitos y el suministro de datos hasta la implementación y gestión del sistema terminado.

“¡Esto no se trata de MLOps! Este libro trata sobre una pregunta más importante: ¿cómo asegurarse de que un proyecto de ML no termine en el estante?

—Boris Tseytlin, ingeniero sénior de aprendizaje automático, Planet Farms

En el libro, seguirá a dos empresas de ejemplo, cada una de las cuales crea un nuevo sistema ML, explora cómo se expresan sus necesidades en los documentos de diseño y aprende las mejores prácticas escribiendo las suyas propias. En el camino, aprenderá a sobresalir en las entrevistas de diseño de sistemas de ML, incluso en empresas altamente competitivas como FAANG, y mejorará los sistemas de ML existentes mediante la identificación de cuellos de botella y la optimización del rendimiento del sistema.

Machine Learning System Design está disponible a través de su editor Publicaciones Manning.

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Un código de libro electrónico gratuito para el diseño de sistemas de aprendizaje automático: mlstds-AEBF
 

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• Fuente: 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