マシンラーニング本番システム

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製品、サービス、重要なビジネスプロセスにマシンラーニングを使用することは、学術的または研究的な環境でMLを使用することとはまったく異なる。特に、最近MLを学んだばかりの人や、研究から商業環境に移行する人にとってはそうだ。現在、MLを使用する製品やサービスの作成に取り組んでいる、あるいは将来的に取り組みたいと考えている人にとって、この実践的な本は、この分野全体を広く概観できる。

著者であるRobert Crowe、Hannes Hapke、Emily Caveness、Di Zhuは、より深く掘り下げて学ぶべきトピックを特定する手助けをし、詳細を学ぶための参考資料やチュートリアルも提供している。 モデリング、デプロイ、MLOpsなど幅広いトピックを含め、マシンラーニングエンジニアリングの最先端技術を学ぶことができる。 また、本番環境のMLライフサイクルを理解するための基礎と高度な側面も学ぶことができる。

この本では、マシンラーニングエンジニアリングのあらゆる側面をカバーする4つの詳細なセクションを提供している。

• データ：収集、ラベル付け、検証、自動化、データの前処理、データの特徴のエンジニアリングと選択、データの移動と保存
• モデリング：高性能モデリング、モデルリソース管理テクニック、モデル分析および相互運用性、ニューラルアーキテクチャ検索
• デプロイ：MLモデルおよびLLMs用のモデル提供パターンおよびインフラ、管理および配信、モニタリングおよびログ
• 実用化：MLパイプライン；非構造化テキストおよび画像の分類；genAIモデルパイプライン