Sinopse

Projetando Sistemas de Machine Learning Os sistemas de Machine Learning ML são complexos e únicos. Complexos porque são compostos de muitos componentes diferentes e envolvem muitas partes interessadas diferentes. Únicos porque são dependentes de dados, e esses dados variam muito de um caso de uso para outro. Neste livro, você aprenderá uma abordagem holística para projetar sistemas de ML que sejam confiáveis, escaláveis, de fácil manutenção e adaptáveis a ambientes em constante mudança e requisitos de negócios. A autora Chip Huyen, cofundadora da Claypot AI, considera como cada decisão de design como processar e criar dados de treinamento, quais recursos usar, com que frequência treinar modelos e o que monitorar pode ajudar seu sistema como um todo a atingir os objetivos. A estrutura iterativa neste livro usa estudos de caso reais respaldados por vastas referências. Este livro o ajudará a lidar com os seguintes cenários Engenharia de dados e escolha das métricas adequadas para resolver problemas de negócios Automatizar o processo para desenvolver, avaliar, fazer deploy e atualizar continuamente modelos Desenvolver um sistema de monitoramento para detectar e resolver depressa os problemas que seus modelos podem enc

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