Aprendizaje automático fiable

Tanto si formas parte de una pequeña empresa emergente como de una corporación multinacional, este libro práctico muestra a los científicos de datos, ingenieros de software y fiabilidad de sitios, gestores de productos y propietarios de empresas cómo ejecutar y establecer el ML de forma fiable, eficaz y responsable dentro de tu organización. Obtendrás información sobre todo, desde cómo realizar la supervisión de modelos en producción hasta cómo dirigir un equipo de desarrollo de modelos bien afinado en una organización de productos.

Aplicando una mentalidad de SRE al aprendizaje automático, los autores y profesionales de la ingeniería Cathy Chen, Kranti Parisa, Niall Richard Murphy, D. Sculley, Todd Underwood y los autores invitados destacados te muestran cómo dirigir un sistema de ML eficiente y fiable. Tanto si quieres aumentar los ingresos, optimizar la toma de decisiones, resolver problemas o comprender e influir en el comportamiento de los clientes, aprenderás a realizar las tareas cotidianas de ML sin perder de vista el panorama general.

Examinarás:

• Qué es el ML: cómo funciona y en qué se basa
• Marcos conceptuales para comprender cómo funcionan los "bucles" de ML
• Cómo una puesta en producción eficaz puede hacer que tus sistemas de ML sean fácilmente supervisables, desplegables y operativos
• Por qué los sistemas de ML dificultan la resolución de problemas de producción, y cómo compensar en consecuencia
• Cómo pueden comunicarse eficazmente los equipos de ML, producto y producción