設(shè)計機器學習系統(tǒng)（影印版）

　　機器學習系統(tǒng)既復(fù)雜又獨特。復(fù)雜是因為它們由許多不同的組件組成，并涉及許多不同的領(lǐng)域。之所以說獨特，是因為它們依賴于數(shù)據(jù)，不同用例之間的數(shù)據(jù)差異很大。在本書中，您將學習一種整體的方法來設(shè)計可靠、可伸縮、可維護的ML系統(tǒng)，并能適應(yīng)不斷變化的環(huán)境和業(yè)務(wù)需求。作者Chip Huyen是Claypot AI的聯(lián)合創(chuàng)始人，她考慮了每個設(shè)計決策——比如如何處理和創(chuàng)建訓練數(shù)據(jù)，使用哪些功能，多久再訓練一次模型，以及監(jiān)控什么——在它如何幫助整個系統(tǒng)實現(xiàn)其目標的背景下。本書中的迭代框架使用了大量參考文獻支持的實際案例研究。

　　Chip Huyen是Claypot AI的聯(lián)合創(chuàng)始人，她考慮了每個設(shè)計決策——比如如何處理和創(chuàng)建訓練數(shù)據(jù)，使用哪些功能，多久再訓練一次模型，以及監(jiān)控什么——在它如何幫助整個系統(tǒng)實現(xiàn)其目標的背景下。本書中的迭代框架使用了大量參考文獻支持的實際案例研究。