Zuverlässiges maschinelles Lernen

Ganz gleich, ob du zu einem kleinen Startup oder einem multinationalen Unternehmen gehörst, dieses praktische Buch zeigt Datenwissenschaftlern, Software- und Site Reliability-Ingenieuren, Produktmanagern und Geschäftsinhabern, wie sie ML zuverlässig, effektiv und verantwortungsbewusst in ihrem Unternehmen betreiben und etablieren können. Du erhältst Einblicke in alles, von der Modellüberwachung in der Produktion bis zur Leitung eines gut abgestimmten Modellentwicklungsteams in einer Produktorganisation.

Indem sie eine SRE-Mentalität auf das maschinelle Lernen anwenden, zeigen dir die Autoren und Technikprofis Cathy Chen, Kranti Parisa, Niall Richard Murphy, D. Sculley, Todd Underwood und weitere Gastautoren, wie du ein effizientes und zuverlässiges ML-System betreiben kannst. Ganz gleich, ob du deinen Umsatz steigern, die Entscheidungsfindung optimieren, Probleme lösen oder das Kundenverhalten verstehen und beeinflussen willst, du lernst, wie du die täglichen ML-Aufgaben erledigst und dabei das große Ganze im Blick behältst.

Du wirst untersuchen:

• Was ML ist, wie es funktioniert und wovon es abhängt
• Konzepte, um zu verstehen, wie ML-"Schleifen" funktionieren
• Wie eine effektive Produktion deine ML-Systeme leicht überwachbar, einsatzfähig und betriebsbereit machen kann
• Warum ML-Systeme die Fehlersuche in der Produktion erschweren und wie man dies kompensieren kann
• Wie ML-, Produkt- und Produktionsteams effektiv kommunizieren können