Projetando sistemas de machine learning: processo interativo para aplicações prontas para produção

Os sistemas de Machine Learning (ML) são complexos e únicos. Complexos porque são compostos de muitos componentes diferentes e envolvem muitas partes interessadas. Únicos porque são dependentes de dados, e esses dados variam muito de um caso de uso para outro. Neste livro, você aprenderá uma abordagem holística para projetar sistemas de ML que sejam confiáveis, escaláveis, de fácil manutenção e adaptáveis a ambientes em constante mudança e requisitos de negócios.

A autora Chip Huyen considera como cada decisão de design - como processar e criar dados de treinamento, quais recursos usar, com que frequência treinar modelos e o que monitorar - pode ajudar seu sistema como um todo a atingir os objetivos. A estrutura iterativa neste livro usa estudos de caso reais respaldados por vastas referências.

Este livro o ajudará a lidar com os seguintes cenários:

Engenharia de dados e escolha das métricas adequadas para resolver problemas de negócios Automatizar o processo para desenvolver, avaliar, fazer deploy e atualizar continuamente modelos Desenvolver um sistema de monitoramento para detectar e resolver depressa os problemas que seus modelos podem encontrar em produção Arquitetar uma plataforma de ML que atende a todos os casos de uso Desenvolvimento de sistemas responsáveis de ML