可靠的机器学习(影印版)
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作者(美国)凯茜·陈//(爱尔兰)尼尔·理查德·墨菲//(美国)克拉蒂·帕里萨//D.斯卡利//托德·安德伍德|责编:张烨
出版社东南大学
ISBN9787576605525
出版时间2023-03
装帧其他
开本其他
定价119元
货号1202840792
上书时间2024-06-10
商品详情
- 品相描述：全新
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目录
Foreword
Preface
1. Introduction
The ML Lifecycle
Data Collection and Analysis
ML Training Pipelines
Build and Validate Applications
Quality and Performance Evaluation
Defining and Measuring SLOs
Launch
Monitoring and Feedback Loops
Lessons from the Loop
2. Data Management Principles
Data as Liability
The Data Sensitivity of ML Pipelines
Phases of Data
Creation
Ingestion
Processing
Storage
Management
Analysis and Visualization
Data Reliability
Durability
Consistency
Version Control
Performance
Availability
Data Integrity
Security
Privacy
Policy and Compliance
Conclusion
3. Basic Introduction to Models
What Is a Model?
A Basic Model Creation Work_flow
Model Architecture Versus Model Definition Versus Trained Model
Where Are the Vulnerabilities?
Training Data
Labels
Training Methods
Infrastructure and Pipelines
Platforms
Feature Generation
Upgrades and Fixes
A Set of Useful Questions to Ask About Any Model
An Example ML System
Yarn Product Click-Prediction Model
Features
Labels for Features
内容摘要
无论你是小型创业公司或跨国公司的一员，这本实践用书为数据科学家、软件和网站可靠性工程师、产品经理和企业主展示了如何在组织内可靠、
有效和负责地运行和建立机器学习。你将深入了解其中涉及的方方面面，从如何在生产中进行模型监控到如何在产品组织中运营一个完善的模型开发团队。
通过将SRE思维应用于机器学习，作为本书作者和工程专业人士的CathyChen、KrantiParisa、Niall、D.Sculley、ToddUnderwood以及特邀
作者向你展示了如何运行高效可靠的机器学习系统
。无论你想增加收入、优化决策、解决问题，还是理解和影响客户行为，你将学习如何执行日常的机器学习任务，同时保持更广阔的视野。
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