Systèmes de production à apprentissage automatique
by Robert Crowe, Hannes Hapke, Emily Caveness, Di Zhu
Préface
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Alors que nous écrivons ce livre en 2024, le monde de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle (ML/AI) explose, avec de nouvelles recherches, de nouveaux modèles et de nouvelles technologies qui arrivent presque tous les jours. Si les grands modèles de langage (LLMs) et les modèles de diffusion sont les nouveautés les plus excitantes, les technologies permettant de construire ces nouveaux modèles reposent sur des années d'avancées dans le domaine du Deep Learning et des approches classiques encore plus anciennes. Tous les travaux antérieurs dans ce domaine semblent avoir atteint un tournant où nous commençons à voir la croissance exponentielle de nouvelles applications, construites sur de nouvelles capacités, qui vont fondamentalement accélérer les progrès dans un large éventail de domaines et avoir un impact direct sur la vie des gens. C'est une période incroyablement passionnante pour travailler dans ce domaine !
Cela nous amène à l'objet de ce livre, qui est de prendre ces technologies et de les utiliser pour créer de nouveaux produits et services.
Qui devrait lire ce livre ?
Si tu travailles en ML/AI ou si tu veux travailler en ML/AI autrement qu'en recherche pure, ce livre est fait pour toi. Il est principalement axé sur les personnes qui auront un titre de poste d'"ingénieur ML" ou quelque chose de similaire, mais ...
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