Машинное обучение: Проектирование систем от идеи до реализации

Машинное обучение: Проектирование систем от идеи до реализации

Машинное обучение: Проектирование систем от идеи до реализации
Автор: Бабушкин Валерий, Кравченко Арсений
Дата выхода: 2026
Издательство: Питер
Количество страниц: 416
Размер файла: 5,5 МБ
Тип файла: PDF
Добавил: codelibs
 Проверить на вирусы

Проектирование и развертывание системы машинного обучения — это сложный многоэтапный процесс, требующий разнообразных компетенций и участия специалистов разных ролей. Независимо от того, интегрируете ли вы ML в существующий проект или проектируете ML-систему с нуля, вам необходимо ориентироваться в огромных датасетах и потоках, определять требования к тестированию и развертыванию, а также учитывать сложности внедрения ML-моделей в продакшен. Это практическое руководство по полному циклу разработки ML-проектов. Вы шаг за шагом пройдете весь фреймворк: проектирование, внедрение, релиз и сопровождение ML-системы. Чек-листы с необходимыми требованиями и примеры из реальной практики помогут развернуть и оптимизировать вашу собственную ML-систему. Вам особенно понравятся авторские байки и советы из личного опыта авторов, а также рекомендации по подготовке к System design интервью.

5 причин купить книгу

  1. Научитесь разрабатывать надежные и устойчивые ML-решения, которые работают не только в тестах, но и в продакшене.
  2. Шаг за шагом пройдете весь фреймворк: проектирование, внедрение, релиз и сопровождение ML-системы.
  3. Разберетесь в моделях и начнете проектировать вокруг них полноценную систему.
  4. Узнаете о распространенных ошибках при разработке ML-систем.
  5. Подготовитесь к интервью по проектированию систем машинного обучения.

Похожее:

Learn Ansible: Automate your cloud infrastructure, security configuration, and application deployment with Ansible. 2 Ed
Learn Ansible: Automat…
Learning API Styles: Understanding the Trade-Offs of Common APIs and Choosing the Correct Solutions
Learning API Styles: U…
Learning Zig: A reimagined introduction to low-level programming with Zig
Learning Zig: A reimag…
Practical Event-Driven Microservices Architecture: Building Sustainable and Highly Scalable Event-Driven Microservices
Practical Event-Driven…
Алгоритмы машинного обучения
Алгоритмы машинного об…
Machine Learning for Tabular Data: XGBoost, Deep Learning, and AI
Machine Learning for T…
The Definitive Guide to Machine Learning Operations in AWS: Machine Learning Scalability and Optimization with AWS
The Definitive Guide t…
Training Data for Machine Learning: Human Supervision from Annotation to Data Science
Training Data for Mach…
Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction. 2 Ed
Practical Deep Learnin…
Artificial Intelligence and Machine Learning Techniques in Image Processing and Computer Vision
Artificial Intelligenc…

Список отзывов:

Нет отзывов к книге.