Machine Learning System Design
Machine Learning System Design - это практическое руководство по проектированию эффективных и надёжных систем машинного обучения. Книга охватывает весь цикл разработки ML-систем: от сбора данных до релиза и сопровождения, предлагая чёткую пошаговую структуру, которая поможет как новичкам, так и опытным специалистам.
Вы узнаете, как:
О технологиях
Разработка системы машинного обучения - это сложный процесс, требующий знаний в инженерии, анализе данных и эксплуатации моделей. Вне зависимости от того, создаёте ли вы ML-систему с нуля или интегрируете модель в существующее приложение, вам предстоит работать с большими объёмами данных, наладить процессы тестирования, мониторинга и деплоймента. Эта книга станет вашим проводником в этом процессе.
Особенности
Книга включает рабочие чек-листы, примеры из реальных проектов, советы для прохождения интервью, а также «байки у костра» - практические истории и наблюдения автора, накопленные за годы опыта.
Арсений Кравченко - опытный инженер в области машинного обучения с подтверждёнными достижениями в создании и оптимизации надёжных ML-систем для различных отраслей. В настоящее время занимает должность Senior Staff Machine Learning Engineer в компании Instrumental. Обладатель титула Kaggle Master, признанный эксперт в области соревновательного машинного обучения. Активно делится своими знаниями в качестве публичного спикера на темы, связанные с ИИ
Валерий Бабушкин - признанный эксперт и лидер в области Data Science с богатым опытом работы в технологической индустрии. В настоящее время занимает позицию Senior Principal в компании BP, где возглавляет инициативы, основанные на использовании данных. Ранее Валерий занимал ключевые роли в таких ведущих компаниях, как Facebook, Alibaba и Blockchain.com. Обладатель статуса Kaggle Grandmaster, входил в топ-30 лучших участников мира, что подтверждае
