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La progettazione del sistema di apprendimento automatico è complessa. L'ingegnere ML di successo deve navigare in un processo in più fasi che richiede competenze da molti campi e ruoli diversi.
Machine Learning System Design: con esempi end-to-end è una guida pratica per la pianificazione e la progettazione di applicazioni ML di successo. Stabilisce un quadro chiaro e ripetibile per costruire, mantenere e migliorare i sistemi su qualsiasi scala.
Gli autori Arseny Kravchenko e Valeri Babushkin hanno riempito questo manuale unico con storie di falò e consigli personali tratti dalle loro lunghe carriere. Imparerai direttamente dalla loro esperienza mentre consideri ogni aspetto di un sistema di apprendimento automatico, dalla raccolta dei requisiti e l'approvvigionamento dei dati all'implementazione e alla gestione del sistema finito.
“Non si tratta di MLOps! Questo libro tratta una questione più importante: come assicurarsi che un progetto ML non finisca sullo scaffale?"
—Boris Tseytlin, ingegnere senior di machine learning, Planet Farms
Nel libro seguirai due aziende di esempio che costruiscono ciascuna un nuovo sistema ML, esplorando come le loro esigenze sono espresse nei documenti di progettazione e apprendendo le migliori pratiche scrivendo le tue. Lungo la strada, imparerai come superare i colloqui di progettazione del sistema ML, anche presso aziende simili a FAANG altamente competitive, e migliorare i sistemi ML esistenti identificando i colli di bottiglia e ottimizzando le prestazioni del sistema.
Machine Learning System Design è disponibile presso il suo editore Pubblicazioni Manning.
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