Oblikujte učinkovite in zanesljive sisteme strojnega učenja! – KDnuggets

Sponsored Post

Zasnova sistema strojnega učenja je zapletena. Uspešen inženir ML mora krmariti po večstopenjskem procesu, ki zahteva veščine z različnih področij in vlog. 

Oblikovanje sistema strojnega učenja: s primeri od konca do konca je praktični vodnik za načrtovanje in oblikovanje uspešnih aplikacij ML. Postavlja jasen, ponovljiv okvir za gradnjo, vzdrževanje in izboljšanje sistemov v katerem koli obsegu. 

Avtorja Arseny Kravchenko in Valeri Babushkin sta ta edinstveni priročnik napolnila z zgodbami ob tabornem ognju in osebnimi nasveti iz svojih obsežnih karier. Učili se boste neposredno iz njihovih izkušenj, ko boste upoštevali vse vidike sistema strojnega učenja, od zbiranja zahtev in pridobivanja podatkov do uvajanja in upravljanja končnega sistema.

»Ne gre za MLO-je! Ta knjiga govori o pomembnejšem vprašanju: kako zagotoviti, da projekt ML ne bo končal na polici?«

—Boris Tseytlin, višji inženir strojnega učenja, Planet Farms

V knjigi boste spremljali dve vzorčni podjetji, od katerih vsako gradi nov sistem ML, raziskovali, kako so njihove potrebe izražene v projektnih dokumentih, in se učili najboljših praks tako, da boste napisali svoje. Na tej poti se boste naučili uspešno opraviti razgovore o načrtovanju sistemov ML, tudi v zelo konkurenčnih podjetjih, podobnih FAANG, in izboljšati obstoječe sisteme ML z odkrivanjem ozkih grl in optimiziranjem delovanja sistema.

Oblikovanje sistema strojnega učenja je na voljo pri založniku Manning Publications.

Naša koda za 35 % popust (velja za vse naše izdelke v vseh oblikah): nlkdnuggets21

Ena brezplačna koda e-knjige za načrtovanje sistema strojnega učenja: mlstds-AEBF
 

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoAiStream. Podatkovna inteligenca Web3. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• Kovanje prihodnosti z Adryenn Ashley. Dostopite tukaj.
• Kupujte in prodajajte delnice podjetij pred IPO s PREIPO®. Dostopite tukaj.
• vir: 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