Concevoir des systèmes d'apprentissage automatique : Un processus itératif pour des applications prêtes à la production

Les systèmes d'apprentissage automatique sont à la fois complexes et uniques. Complexes parce qu'ils sont composés de nombreux éléments différents et impliquent de nombreuses parties prenantes. Uniques parce qu'ils dépendent des données, et que celles-ci varient considérablement d'un cas d'utilisation à l'autre. Dans ce livre, vous apprendrez une approche holistique de la conception de systèmes d'apprentissage automatique fiables, évolutifs, maintenables et adaptatifs aux environnements et aux exigences commerciales changeantes.

L'auteure Chip Huyen, cofondatrice de Claypot AI, examine chaque décision de conception – telles que la manière de traiter et de créer des données d'entraînement, les fonctionnalités à utiliser, la fréquence de réentraînement des modèles et ce qu'il faut surveiller – dans le contexte de la façon dont elle peut aider votre système dans son ensemble à atteindre ses objectifs. Le cadre itératif de ce livre utilise des études de cas réelles étayées par de nombreuses références.

Ce livre vous aidera à aborder des scénarios tels que : l'ingénierie des données et le choix des bonnes métriques pour résoudre un problème commercial ; l'automatisation du processus de développement, d'évaluation, de déploiement et de mise à jour continus des modèles ; le développement d'un système de surveillance pour détecter et résoudre rapidement les problèmes que vos modèles pourraient rencontrer en production ; l'architecture d'une plateforme d'apprentissage automatique qui sert à travers les cas d'utilisation ; le développement de systèmes d'apprentissage automatique responsables.