Projetando Sistemas de Machine Learning
Os sistemas de Machine Learning (ML) são complexos e únicos. Complexos porque são compostos de muitos componentes diferentes e envolvem muitas partes interessadas diferentes. 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, cofundadora da Claypot AI, 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:
“Este é simplesmente o melhor livro para se ler sobre como criar, implementar e escalar modelos de machine learning em uma empresa para obter o máximo impacto.”—Josh Wills Engenheiro de Software na WeaveGrid e ex-diretor de Data Engineering no Slack
“Em um mapa próspero do ecossistema, ainda que caótico, a visão de princípios apresentados sobre ML de ponta a ponta serve como uma leitura obrigatória para profissionais dentro e fora da Big Tech, sobretudo para aqueles que trabalham em “escala razoável.”—Jacopo Tagliabue Diretor de IA da Coveo
Chip Huyen é cofundadora e CEO da Claypot AI, plataforma para machine learning em tempo real. Anteriormente, trabalhou na NVIDIA, Snorkel AI e Netflix, onde ajudou algumas das maiores organizações do mundo a desenvolver e implementar sistemas de machine learning. Quando estudante em Stanford, criou e ministrou o curso TensorFlow for Deep Learning Research. Atualmente, ensina CS 329S: Machine Learning Systems Design em Stanford. Este livro é baseado nas notas de aula do curso. |
| ISBN | 9788550819679 |
| Autores | Huyen, Chip (Autor) ; Ravaglia, Cibelle (Tradutor) |
| Editora | Alta Books |
| Coleção/Serie | O'Reilly |
| Idioma | Português |
| Edição | 1 |
| Ano de edição | 2024 |
| Páginas | 384 |
| Acabamento | Brochura |
| Dimensões | 23,00 X 16,00 |
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