Concevoir des systèmes d'apprentissage automatique

Les systèmes d'apprentissage automatique sont à la fois complexes et uniques.. Complexe car ils se composent de nombreux composants différents et impliquent de nombreuses parties prenantes différentes. Uniques car elles dépendent des données, celles-ci variant considérablement d'un cas d'utilisation à l'autre.. Dans ce livre, vous apprendrez une approche holistique pour concevoir des systèmes d'apprentissage automatique fiables, évolutifs, maintenables et adaptatifs aux environnements changeants et aux exigences commerciales. L'autrice Chip Huyen, cofondatrice de Claypot AI, considère chaque décision de conception – telle que la manière de traiter et de créer les données d'entraînement, les caractéristiques à utiliser, la fréquence de réentraînement des modèles et ce qu'il faut surveiller – dans le contexte de la manière dont elle peut aider votre système dans son ensemble à atteindre ses objectifs.. Le cadre itératif de ce livre utilise des études de cas réelles étayées par de nombreuses références. Ce livre vous aidera à aborder des scénarios tels que: Données d'ingénierie et choix des bonnes métriques pour résoudre un problème commercial Automatisation du processus pour le développement, l'évaluation, le déploiement et la mise à jour continus des modèles Développer un système de surveillance pour détecter et résoudre rapidement les problèmes que vos modèles pourraient rencontrer en production Concevoir une plateforme ML qui sert à travers les cas d'utilisation Développer des systèmes d'apprentissage automatique responsables A propos de l'auteur Chip Huyen est cofondateur de Claypot AI, une plateforme d'apprentissage automatique en temps réel. Grâce à son travail chez NVIDIA, Netflix et Snorkel AI, elle a aidé certaines des plus grandes organisations mondiales à développer et déployer des systèmes d'apprentissage automatique.. Elle enseigne CS 329S: Conception de systèmes d'apprentissage automatique à Stanford, dont les notes de cours ont servi de base à ce livre.