Ein Wiederholungsansatz zur Entwicklung einsatzbereiter Anwendungen

Maschinelle Lernsysteme sind sowohl komplex als auch einzigartig. Sie sind komplex, weil sie aus vielen verschiedenen Komponenten bestehen und bei ihrer Entwicklung viele verschiedene Teile beteiligt sind. Sie sind einzigartig, weil sie von den Daten abhängen und die Daten erheblich von Anwendungsfall zu Anwendungsfall variieren.

In diesem Buch lernen Sie einen ganzheitlichen Ansatz kennen, um maschinelle Lernsysteme zu entwerfen, die zuverlässig, skalierbar, wartbar sind und sich an sich ändernde Umgebungen und geschäftliche Anforderungen anpassen können. Die Autorin Chip Huyen, Mitbegründerin von Claypot AI, beleuchtet jede Designentscheidung – wie die Verarbeitung und Erstellung der Trainingsdaten, welche Merkmale verwendet werden sollten, wie oft die Modelle neu trainiert werden müssen und welche Kennzahlen überwacht werden sollten – mit dem Ziel, wie das System als Ganzes seine Ziele erreichen kann.

Das im vorliegenden Buch präsentierte iterative methodologische Framework stützt sich auf reale Fallstudien, die mit einer Fülle von Referenzen begleitet werden. Das Buch wird Ihnen helfen, erfolgreich mit Bedürfnissen wie diesen umzugehen:

• Die Datenaufbereitung und die Auswahl geeigneter Metriken zur Lösung eines geschäftlichen Problems
• Die Automatisierung des kontinuierlichen Entwicklungs-, Bewertungs-, Produktions- und Aktualisierungsprozesses der Modelle
• Die Entwicklung eines Überwachungssystems zur schnellen Erkennung und Behebung von Problemen, die Ihre Modelle während ihrer Produktion auftreten können
• Die Gestaltung einer maschinellen Lernplattform, die viele verschiedene Anwendungsfälle bedienen kann
• Die Entwicklung verantwortungsvoller maschineller Lernsysteme

„Es ist einfach das beste Buch, das Sie lesen können, um zu lernen, wie man maschinelle Lernmodelle in einem Unternehmen erstellt, in Betrieb nimmt und skalieren kann, damit sie den größtmöglichen Einfluss haben“. - Josh Wills, Software Engineer bei WeaveGrid und ehemaliger Director of Data Engineering bei Slack

„In einem florierenden, aber chaotischen Ökosystem fungiert diese umfassende End-to-End-Perspektive auf maschinelles Lernen sowohl als Karte als auch als Kompass: Es ist ein Buch, das Fachleute innerhalb und außerhalb des Raums großer Technologieunternehmen lesen sollten“. - Jacopo Tagliabue, Director of Artificial Intelligence bei Coveo

Chip Huyen ist Mitbegründerin von Claypot AI, einer Plattform für maschinelles Lernen in Echtzeit. Durch ihre Arbeit bei NVIDIA, Netflix und Snorkel AI hat sie einigen der größten Unternehmen weltweit geholfen, maschinelle Lernsysteme zu entwickeln und in Betrieb zu nehmen. Chip hat dieses Buch auf ihren Vorlesungen über CS 329S: Design von maschinellen Lernsystemen, einem Kurs, den sie an der Stanford Universität unterrichtet, basiert.