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機械学習システムの設計は複雑です。 成功する ML エンジニアは、さまざまな分野や役割のスキルを必要とする複数のステップのプロセスをナビゲートする必要があります。 

Machine Learning System Design: エンドツーエンドの例を含む、成功する ML アプリケーションを計画および設計するための実践的なガイドです。 あらゆる規模のシステムを構築、維持、改善するための明確で再現可能なフレームワークを示します。 

著者のアーセニー・クラフチェンコとヴァレリ・バブシキンは、キャンプファイヤーの物語と、彼ら自身の幅広いキャリアから得た個人的なヒントをこのユニークなハンドブックに詰め込みました。 要件の収集、データの調達から完成したシステムの展開と管理に至るまで、機械学習システムのあらゆる側面を検討する際に、彼らの経験から直接学ぶことができます。

「これは MLOps に関するものではありません。 この本は、より重要な質問、つまり ML プロジェクトが棚上げにならないようにするにはどうすればよいかについて説明しています。」

—Boris Tseytlin 氏、Planet Farms シニア機械学習エンジニア

この本では、それぞれが新しい ML システムを構築する XNUMX つの企業の例を追って、自社のニーズが設計文書でどのように表現されているかを調査し、独自のシステムを作成してベスト プラクティスを学びます。 その過程で、競争の激しい FAANG のような企業であっても ML システム設計の面接に合格し、ボトルネックを特定してシステム パフォーマンスを最適化することで既存の ML システムを改善する方法を学びます。

Machine Learning System Design は出版社から入手できます マニング出版物.

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• 情報源： 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