Ebook Machine Learning System Design [Ấn Bản Lần 1, Tháng 1/2025] [PDF] [9488E]
Có được bức tranh toàn cảnh và các chi tiết quan trọng với hướng dẫn toàn diện này để thiết kế các hệ thống machine learning hiệu quả và đáng tin cậy.
Từ việc thu thập thông tin đến phát hành và bảo trì, Machine Learning System Design hướng dẫn bạn từng bước qua mọi giai đoạn của quy trình học máy. Bên trong, bạn sẽ tìm thấy một framework đáng tin cậy để xây dựng, duy trì và cải thiện các hệ thống học máy ở mọi quy mô hoặc độ phức tạp.
Trong Machine Learning System Design: Với các ví dụ toàn diện, bạn sẽ học được:
- ✓ Bức tranh toàn cảnh về machine learning system design.
- ✓ Phân tích một problem space để xác định giải pháp ML tối ưu.
- ✓ Ace ML system design interview.
- ✓ Lựa chọn các số liệu và tiêu chí đánh giá phù hợp.
- ✓ Ưu tiên các nhiệm vụ ở các giai đoạn khác nhau của ML system design.
- ✓ Giải quyết các vấn đề liên quan đến tập dữ liệu với data gathering, error analysis và feature engineering.
- ✓ Nhận biết những cạm bẫy phổ biến trong ML system development.
- ✓ Thiết kế các hệ thống ML tinh gọn, dễ bảo trì và có thể mở rộng theo thời gian.
Các tác giả đã lấp đầy cuốn sổ tay độc đáo này bằng những câu chuyện bên đống lửa trại và những mẹo cá nhân từ sự nghiệp rộng lớn của họ. Bạn sẽ học trực tiếp từ kinh nghiệm của họ khi xem xét mọi khía cạnh của một hệ thống machine learning, từ requirements gathering và data sourcing đến triển khai và quản lý hệ thống đã hoàn thiện.
Về công nghệ:
Thiết kế và cung cấp một hệ thống machine learning là một quá trình phức tạp gồm nhiều bước đòi hỏi nhiều kỹ năng và vai trò. Cho dù bạn là một kỹ sư đang thêm machine learning vào một ứng dụng hiện có hay thiết kế một hệ thống ML từ đầu, bạn cần điều hướng các tập dữ liệu và luồng dữ liệu lớn, khóa chặt các yêu cầu thử nghiệm và triển khai, và nắm vững những phức tạp riêng biệt khi đưa các mô hình ML vào sản xuất. Đó chính là lúc cuốn sách này ra đời.
Về cuốn sách:
Machine Learning System Design cho bạn biết cách thiết kế và triển khai một dự án machine learning từ đầu đến cuối. Bạn sẽ làm theo một framework từng bước để thiết kế, triển khai, phát hành và duy trì các hệ thống ML. Khi bạn thực hiện, các requirement checklist và các ví dụ thực tế sẽ giúp bạn chuẩn bị để cung cấp và tối ưu hóa các hệ thống ML của riêng bạn. Bạn sẽ đặc biệt thích những câu chuyện bên đống lửa trại và các mẹo cá nhân, cũng như mẹo phỏng vấn thiết kế hệ thống ML.
Bên trong có gì:
- ✓ Metrics & evaluation criteria.
- ✓ Giải quyết các vấn đề phổ biến về dataset.
- ✓ Những cạm bẫy phổ biến trong ML system development.
- ✓ Mẹo phỏng vấn ML System Design.
Về người đọc:
Dành cho độc giả biết những kiến thức cơ bản về software engineering và machine learning. Các ví dụ bằng Python.
Mục lục:
- ✓ Phần 1: Chuẩn bị:
- ✓ Chương 01. Những kiến thức thiết yếu về machine learning system design.
- ✓ Chương 02. Có vấn đề gì không?
- ✓ Chương 03. Preliminary research.
- ✓ Chương 04. Design document.
- ✓ Phần 2: Giai đoạn đầu:
- ✓ Chương 05. Loss functions & metrics.
- ✓ Chương 06. Gathering datasets.
- ✓ Chương 07. Validation schemas.
- ✓ Chương 08. Baseline solution.
- ✓ Phần 3: Các bước trung gian:
- ✓ Chương 09. Error analysis.
- ✓ Chương 10. Training pipelines.
- ✓ Chương 11. Features & feature engineering.
- ✓ Chương 12. Measuring & reporting results.
- ✓ Phần 4: Tích hợp và tăng trưởng:
- ✓ Chương 13. Integration.
- ✓ Chương 14. Monitoring & reliability.
- ✓ Chương 15. Serving & inference optimization.
- ✓ Chương 16. Ownership & maintenance.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !