Capítulo 2. Introdução à conceção de sistemas de aprendizagem automática
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
Agora que passamos por uma visão geral dos sistemas de ML no mundo real, podemos chegar à parte divertida de realmente projetar um sistema de ML. Para reiterar o que foi dito no primeiro capítulo, o design de sistemas de AM adota uma abordagem de sistema para MLOps, o que significa que consideraremos um sistema de AM de forma holística para garantir que todos os componentes - os requisitos de negócios, a pilha de dados, a infraestrutura, a implantação, o monitoramento, etc. - esuas partes interessadas possam trabalhar juntos para satisfazer os objetivos e requisitos especificados.
Começaremos o capítulo com uma discussão sobre os objectivos. Antes de desenvolvermos um sistema de ML, temos de compreender por que razão esse sistema é necessário. Se este sistema for construído para uma empresa, deve ser orientado por objectivos comerciais, que terão de ser traduzidos em objectivos de AM para orientar o desenvolvimento de modelos de AM.
Quando todos estiverem de acordo com os objectivos do nosso sistema de ML, teremos de definir alguns requisitos para orientar o desenvolvimento deste sistema. Neste livro, vamos considerar os quatro requisitos: fiabilidade, escalabilidade, capacidade de manutenção e adaptabilidade. Em seguida, apresentaremos o processo iterativo para projetar sistemas que atendam ...
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