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La conception de systèmes d'apprentissage automatique est complexe. L'ingénieur ML qui réussit doit naviguer dans un processus en plusieurs étapes qui exige des compétences dans de nombreux domaines et rôles différents.
Conception de système d'apprentissage automatique : avec des exemples de bout en bout, est un guide pratique pour la planification et la conception d'applications ML réussies. Il établit un cadre clair et reproductible pour la construction, la maintenance et l'amélioration des systèmes à n'importe quelle échelle.
Les auteurs Arseny Kravchenko et Valeri Babushkin ont rempli ce manuel unique d'histoires de feu de camp et de conseils personnels tirés de leur longue carrière. Vous apprendrez directement de leur expérience lorsque vous examinerez toutes les facettes d'un système d'apprentissage automatique, de la collecte des exigences et de l'approvisionnement en données au déploiement et à la gestion du système fini.
« Il ne s'agit pas de MLOps ! Ce livre traite d'une question plus importante : comment s'assurer qu'un projet de ML ne se retrouve pas sur une étagère ? »
—Boris Tseytlin, ingénieur principal en apprentissage automatique, Planet Farms
Dans le livre, vous suivrez deux exemples d'entreprises construisant chacune un nouveau système ML, en explorant comment leurs besoins sont exprimés dans les documents de conception et en apprenant les meilleures pratiques en écrivant les vôtres. En cours de route, vous apprendrez à réussir les entretiens de conception de systèmes ML, même dans des entreprises très compétitives de type FAANG, et à améliorer les systèmes ML existants en identifiant les goulots d'étranglement et en optimisant les performances du système.
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