Aufbau von Anwendungen mit maschinellem Lernen

Vorwort

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Das Ziel des Einsatzes von Anwendungen mit maschinellem Lernen

In den letzten zehn Jahren wurde maschinelles Lernen (ML) zunehmend für eine Vielzahl von Produkten eingesetzt, z. B. für automatische Unterstützungssysteme, Übersetzungsdienste, Empfehlungsmaschinen, Modelle zur Erkennung von Betrug und viele, viele mehr.

Überraschenderweise gibt es nicht viele Ressourcen, die Ingenieuren und Wissenschaftlern beibringen, wie man solche Produkte entwickelt. In vielen Büchern und Kursen wird gelehrt, wie man ML-Modelle trainiert oder wie man Softwareprojekte erstellt, aber nur wenige verbinden beide Welten, um zu lehren, wie man praktische Anwendungen erstellt, die auf ML basieren.

Der Einsatz von ML als Teil einer Anwendung erfordert eine Mischung aus Kreativität, soliden technischen Verfahren und einer analytischen Denkweise. Die Entwicklung von ML-Produkten ist bekanntermaßen eine große Herausforderung, denn sie erfordert viel mehr als nur das Training eines Modells auf einem Datensatz. Die Wahl des richtigen ML-Ansatzes für ein bestimmtes Merkmal, die Analyse von Modellfehlern und Datenqualitätsproblemen sowie die Validierung der Modellergebnisse, um die Produktqualität zu gewährleisten, sind allesamt anspruchsvolle Probleme, die den Kern des ML-Erstellungsprozesses ausmachen.

Dieses Buch geht jeden einzelnen Schritt dieses Prozesses durch ...