Systèmes de production à apprentissage automatique

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com

Utiliser l'apprentissage automatique pour les produits, les services et les processus commerciaux critiques est très différent de l'utiliser dans un cadre universitaire ou de recherche, en particulier pour les jeunes diplômés en apprentissage automatique et ceux qui passent de la recherche à un environnement commercial. Que tu travailles actuellement à la création de produits et de services utilisant l'apprentissage automatique ou que tu souhaites le faire à l'avenir, ce livre pratique te donne une vue d'ensemble du domaine.

Les auteurs Robert Crowe, Hannes Hapke, Emily Caveness et Di Zhu t'aident à identifier les sujets que tu peux approfondir, ainsi que des documents de référence et des tutoriels qui t'enseignent les détails. Tu apprendras l'état de l'art de l'ingénierie de l'apprentissage automatique, y compris un large éventail de sujets tels que la modélisation, le déploiement et les MLOps. Tu apprendras les bases et les aspects avancés pour comprendre le cycle de vie de la production de l'apprentissage automatique.

Cet ouvrage propose quatre sections approfondies qui couvrent tous les aspects de l'ingénierie de l'apprentissage automatique :

• Données: collecte, étiquetage, validation, automatisation et prétraitement des données ; ingénierie et sélection des caractéristiques des données ; parcours et stockage des données
• Modélisation: modélisation haute performance ; techniques de gestion des ressources des modèles ; analyse et interopérabilité des modèles ; recherche d'architecture neuronale
• Déploiement: modèles de service et infrastructure pour les modèles ML et LLMs ; gestion et livraison ; surveillance et journalisation
• Production : pipelines de ML ; classification de textes et d'images non structurés ; pipelines de modèles genAI