. Building Recommendation Systems in Python and JAX: Hands-On Production Systems at Scale Final is a comprehensive guide to designing and implementing recommendation systems using Python and JAX, two powerful programming languages for machine learning. The book covers the core concepts, math ideas, and implementation details needed to create scalable and effective recommendation systems for any industry. It begins by introducing the history and evolution of recommendation systems, highlighting their importance in modern technology and the need for a personal paradigm to understand their development. The book then delves into the various types of recommendation systems, including those based on traditional statistical learning algorithms, linear algebraic inspirations, and gradient-based methods. It explains the different modeling and evaluation considerations for personalized ranking, search recommendations, and sequential modeling, providing readers with a broad understanding of the field. The authors emphasize the importance of adapting these methods to the specific needs of each industry, highlighting the need for a flexible and dynamic approach to recommendation system development. To help readers put their knowledge into practice, the book includes code examples and helpful suggestions for PySpark, SparkSQL, FastAPI, and Weights & Biases. These tools are essential for building and deploying recommendation systems in production environments, and the book provides step-by-step instructions on how to use them effectively. The authors also provide practical advice on MLOps, the process of managing the end-to-end machine learning lifecycle, ensuring that readers can successfully implement their recommendation systems in real-world settings. Throughout the book, the authors stress the need for a human-centered approach to recommendation systems, recognizing that technology should serve people rather than the other way around.

.Building Recommendation Systems in Python and JAX: Hands-On Production Systems at Scale Final - всеобъемлющее руководство по проектированию и внедрению рекомендательных систем с использованием Python и JAX, двух мощных языков программирования для машинного обучения. Книга охватывает основные концепции, математические идеи и детали реализации, необходимые для создания масштабируемых и эффективных систем рекомендаций для любой отрасли. Она начинается с введения истории и эволюции рекомендательных систем, подчёркивания их важности в современных технологиях и необходимости личностной парадигмы для понимания их развития. Затем книга углубляется в различные типы рекомендательных систем, в том числе основанных на традиционных статистических алгоритмах обучения, линейных алгебраических вдохновениях и градиентных методах. Он объясняет различные аспекты моделирования и оценки для персонализированного ранжирования, рекомендаций по поиску и последовательного моделирования, предоставляя читателям широкое понимание области. Авторы подчеркивают важность адаптации этих методов к конкретным потребностям каждой отрасли, подчеркивая необходимость гибкого и динамичного подхода к разработке системы рекомендаций. Чтобы помочь читателям применить свои знания на практике, книга содержит примеры кода и полезные предложения для PySpark, SparkSQL, FastAPI и Weights & Biases.Эти инструменты необходимы для создания и развертывания рекомендательных систем в производственных средах, а также книга содержит пошаговые инструкции по их эффективному использованию. Авторы также предоставляют практические советы по MLOps, процессу управления сквозным жизненным циклом машинного обучения, гарантируя, что читатели могут успешно реализовать свои рекомендательные системы в реальных условиях. На протяжении всей книги авторы подчеркивают необходимость ориентированного на человека подхода к системам рекомендаций, признавая, что технологии должны служить людям, а не наоборот.

.Building Recommandation Systems in Python and JAX : Hands-On Production Systems at Scale Final est un guide complet pour la conception et la mise en œuvre de systèmes de recommandation utilisant Python et JAX, deux langages de programmation puissants pour l'apprentissage machine. livre couvre les concepts de base, les idées mathématiques et les détails de mise en œuvre nécessaires pour créer des systèmes de recommandation évolutifs et efficaces pour n'importe quel secteur. Il commence par introduire l'histoire et l'évolution des systèmes de recommandation, en soulignant leur importance dans les technologies modernes et la nécessité d'un paradigme personnel pour comprendre leur développement. livre explore ensuite différents types de systèmes de recommandation, y compris ceux basés sur des algorithmes d'apprentissage statistique traditionnels, des inspirations algébriques linéaires et des méthodes de gradient. Il explique les différents aspects de la modélisation et de l'évaluation pour le classement personnalisé, les recommandations de recherche et la modélisation cohérente, fournissant aux lecteurs une large compréhension du domaine. s auteurs soulignent l'importance d'adapter ces méthodes aux besoins spécifiques de chaque industrie, en soulignant la nécessité d'une approche flexible et dynamique pour élaborer un système de recommandations. Pour aider les lecteurs à mettre leurs connaissances en pratique, le livre contient des exemples de code et des suggestions utiles pour PySpark, SparkSQL, FastAPI et Weights & Biases.Ces outils sont nécessaires pour créer et déployer des systèmes de recommandation dans les environnements de production. s auteurs fournissent également des conseils pratiques sur MLOps, le processus de gestion du cycle de vie de bout en bout de l'apprentissage automatique, en veillant à ce que les lecteurs puissent mettre en œuvre leurs systèmes de recommandation avec succès dans des conditions réelles. Tout au long du livre, les auteurs soulignent la nécessité d'une approche centrée sur l'être humain des systèmes de recommandations, reconnaissant que la technologie doit servir les gens et non l'inverse.

.Building Recommendation Systems in Python and JAX: Hands-On Production Systems at Scale Final es una guía completa para diseñar e implementar sistemas de recomendación utilizando Python y JAX, dos lenguajes poderosos programación para aprendizaje automático. libro cubre conceptos básicos, ideas matemáticas y detalles de implementación necesarios para crear sistemas de recomendaciones escalables y eficaces para cualquier industria. Comienza introduciendo la historia y la evolución de los sistemas de recomendación, haciendo hincapié en su importancia en la tecnología moderna y en la necesidad de un paradigma personal para entender su desarrollo. A continuación, el libro profundiza en diferentes tipos de sistemas de recomendación, incluidos los basados en algoritmos estadísticos tradicionales de aprendizaje, inspiraciones algebraicas lineales y métodos de gradiente. Explica los diferentes aspectos del modelado y la evaluación para la clasificación personalizada, las recomendaciones de búsqueda y el modelado consistente, proporcionando a los lectores una amplia comprensión del área. autores subrayan la importancia de adaptar estas técnicas a las necesidades específicas de cada industria, destacando la necesidad de un enfoque flexible y dinámico para desarrollar un sistema de recomendaciones. Para ayudar a los lectores a poner en práctica sus conocimientos, el libro contiene ejemplos de código y sugerencias útiles para PySpark, SparkSQL, FastAPI y Weights & Biases.Estas herramientas son necesarias para crear e implementar sistemas de recomendación en entornos de producción, y el libro contiene instrucciones paso a paso sobre sus uso eficiente. autores también ofrecen consejos prácticos sobre MLOps, el proceso de gestión del ciclo de vida de aprendizaje automático de extremo a extremo, asegurando que los lectores puedan implementar con éxito sus sistemas de recomendación en condiciones reales. A lo largo del libro, los autores subrayan la necesidad de un enfoque centrado en el ser humano de los sistemas de recomendación, reconociendo que la tecnología debe servir a las personas y no al revés.

.Building Recomendation Systems in Python and JAX: Hands-On Producition Systems at Scale Final - um guia abrangente para a engenharia e implementação de sistemas de recomendação usando Python e JAX, duas poderosas linguagens de programação para o aprendizado de máquina. O livro abrange conceitos básicos, ideias matemáticas e detalhes de implementação necessários para criar sistemas de recomendação escaláveis e eficazes para qualquer setor. Começa com a introdução da história e evolução dos sistemas de recomendação, ressaltando sua importância nas tecnologias modernas e a necessidade de um paradigma pessoal para compreender o seu desenvolvimento. Em seguida, o livro é aprofundado em vários tipos de sistemas de recomendação, incluindo algoritmos estatísticos tradicionais, inspirações álgebricas lineares e métodos de gradiente. Ele explica os vários aspectos da modelagem e avaliação para classificação personalizada, recomendação de busca e simulação consistente, oferecendo aos leitores uma ampla compreensão da área. Os autores destacam a importância de adaptar estes métodos às necessidades específicas de cada setor, enfatizando a necessidade de uma abordagem flexível e dinâmica para o desenvolvimento de um sistema de recomendação. Para ajudar os leitores a aplicar seus conhecimentos na prática, o livro contém exemplos de código e sugestões úteis para PySpark, SparkSQL, FastAPI e Weights & Biases.Essas ferramentas são necessárias para criar e implementar sistemas de recomendação em ambientes de produção, além de um livro fornecer instruções passo a passo sobre o seu uso eficiente. Os autores também fornecem dicas práticas sobre MLOps, o processo de gerenciamento do ciclo de vida do aprendizado automático, garantindo que os leitores possam implementar seus sistemas de recomendação com sucesso em condições reais. Ao longo do livro, os autores enfatizam a necessidade de uma abordagem centrada no homem dos sistemas de recomendação, reconhecendo que a tecnologia deve servir as pessoas e não o contrário.

.Building Recommendation Systems in Python and JAX: Hands-On Production Systems at Scale Final è una guida completa alla progettazione e all'implementazione di sistemi di raccomandazione con Python e JAX, due potenti linguaggi di programmazione per l'apprendimento automatico. Il libro comprende i concetti di base, le idee matematiche e i dettagli di implementazione necessari per creare sistemi di raccomandazione scalabili ed efficaci per qualsiasi settore. Inizia con l'introduzione della storia e dell'evoluzione dei sistemi di raccomandazione, sottolineando la loro importanza nelle tecnologie moderne e la necessità di un paradigma personale per comprendere il loro sviluppo. Il libro viene poi approfondito in diversi tipi di sistemi di raccomandazione, tra cui i tradizionali algoritmi statistici di apprendimento, ispirazioni algebriche lineari e metodi gradienti. Spiega i vari aspetti della simulazione e della valutazione per la classificazione personalizzata, le linee guida per la ricerca e la simulazione coerente, fornendo ai lettori un'ampia comprensione dell'area. Gli autori sottolineano l'importanza di adattare queste tecniche alle specifiche esigenze di ciascun settore, sottolineando la necessità di un approccio flessibile e dinamico allo sviluppo di un sistema di raccomandazioni. Per aiutare i lettori a mettere in pratica le loro conoscenze, il libro contiene esempi di codice e suggerimenti utili per PySpark, SparkSQL, FastAPI e Weights & Biases.Questi strumenti sono necessari per creare e implementare sistemi di raccomandazione negli ambienti di produzione e fornisce istruzioni dettagliate per l'uso efficiente. Gli autori forniscono inoltre consigli pratici su MLOs, il processo di gestione del ciclo di vita integrato dell'apprendimento automatico, garantendo che i lettori possano implementare con successo i loro sistemi di raccomandazione in condizioni reali. Durante tutto il libro, gli autori sottolineano la necessità di un approccio incentrato sull'uomo ai sistemi di raccomandazione, riconoscendo che la tecnologia deve servire le persone e non il contrario.

.Building Recommendation Systems in Python und JAX: Hands-On Production Systems at Scale Final ist ein umfassender itfaden für das Design und die Implementierung von Empfehlungssystemen mit Python und JAX, zwei leistungsstarken Programmiersprachen für maschinelles rnen. Das Buch behandelt die grundlegenden Konzepte, mathematischen Ideen und Implementierungsdetails, die erforderlich sind, um skalierbare und effektive Empfehlungssysteme für jede Branche zu erstellen. Es beginnt mit einer Einführung in die Geschichte und Entwicklung von Empfehlungssystemen, betont ihre Bedeutung in modernen Technologien und die Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmas, um ihre Entwicklung zu verstehen. Das Buch geht dann auf verschiedene Arten von Empfehlungssystemen ein, einschließlich solcher, die auf traditionellen statistischen rnalgorithmen, linearen algebraischen Inspirationen und Gradiententechniken basieren. Es erklärt die verschiedenen Aspekte der Modellierung und Bewertung für personalisierte Rankings, Suchempfehlungen und konsistente Modellierung und bietet den sern ein breites Verständnis des Bereichs. Die Autoren betonen, wie wichtig es ist, diese Methoden an die spezifischen Bedürfnisse jeder Branche anzupassen, und betonen die Notwendigkeit eines flexiblen und dynamischen Ansatzes für die Entwicklung eines Empfehlungssystems. Um den sern zu helfen, ihr Wissen in die Praxis umzusetzen, enthält das Buch Codebeispiele und nützliche Vorschläge für PySpark, SparkSQL, FastAPI und Weights & Biases.Diese Tools sind für die Erstellung und Bereitstellung von Empfehlungssystemen in Produktionsumgebungen unerlässlich, und das Buch enthält Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur effektiven Nutzung. Die Autoren geben auch praktische Tipps zu MLOps, dem End-to-End-Lifecycle-Management-Prozess für maschinelles rnen, um sicherzustellen, dass die ser ihre Empfehlungssysteme unter realen Bedingungen erfolgreich umsetzen können. Während des gesamten Buches betonen die Autoren die Notwendigkeit eines menschenzentrierten Ansatzes für Empfehlungssysteme und erkennen an, dass Technologie den Menschen dienen muss und nicht umgekehrt.

.Building Recommendation Systems in Python and JAX: Hands-On Production Systems at Scale Final to kompleksowy przewodnik po projektowaniu i wdrażaniu systemów rekomendacji za pomocą Pythona i JAX, dwóch potężnych języków programowania uczenia maszynowego. Książka obejmuje podstawowe koncepcje, pomysły matematyczne i szczegóły wdrażania potrzebne do stworzenia skalowalnych i skutecznych systemów rekomendacji dla każdej branży. Zaczyna się od wprowadzenia historii i ewolucji systemów rekomendacji, podkreślając ich znaczenie w nowoczesnych technologiach i potrzebę osobistego paradygmatu, aby zrozumieć ich rozwój. Następnie książka zagłębia się w różnego rodzaju systemy rekomendacji, w tym oparte na tradycyjnych algorytmach uczenia się statystycznego, liniowych inspiracjach algebraicznych i metodach gradientowych. Wyjaśnia różne aspekty modelowania i punktowania dla spersonalizowanego rankingu, rekomendacji wyszukiwania i modelowania sekwencyjnego, zapewniając czytelnikom szerokie zrozumienie dziedziny. Autorzy podkreślają znaczenie dostosowania tych metod do specyficznych potrzeb każdej branży, podkreślając potrzebę elastycznego i dynamicznego podejścia do opracowania systemu rekomendacji. Aby pomóc czytelnikom w praktyce, książka zawiera próbki kodu i pomocne sugestie dla PySpark, SparkSQL, FastAPI oraz Weights & Biases. Narzędzia te są potrzebne do tworzenia i wdrażania systemów rekomendacji w środowiskach produkcyjnych, a książka dostarcza instrukcji krok po kroku, jak skutecznie z nich korzystać. Autorzy udzielają również praktycznych porad na temat MLOp, procesu zarządzania cyklem życia maszyn typu end-to-end, zapewniając czytelnikom możliwość skutecznego wdrożenia ich systemów rekomendacji w środowisku rzeczywistym. W całej książce autorzy podkreślają potrzebę indywidualnego podejścia do systemów rekomendacji, uznając, że technologia powinna służyć ludziom, a nie odwrotnie.

.Building Exploration Systems in Python and JAX: Hands-On Production Systems at Scale Final הוא מדריך מקיף לתכנון ויישום מערכות המלצה באמצעות פייתון ו-JAX, שתי שפות תכנות רבות עוצמה. הספר מכסה את המושגים הבסיסיים, הרעיונות המתמטיים ופרטי היישום הדרושים ליצירת מערכות המלצה סקלריות ויעילות לכל תעשייה. הוא מתחיל עם הצגת ההיסטוריה והאבולוציה של מערכות ההמלצות, מדגיש את חשיבותן בטכנולוגיות מודרניות ואת הצורך בפרדיגמה אישית כדי להבין את התפתחותן. לאחר מכן הספר מתעמק בסוגים שונים של מערכות המלצה, כולל אלה המבוססות על אלגוריתמי למידה סטטיסטית מסורתיים, השראה אלגברית לינארית ושיטות גרדיאנט. הוא מסביר היבטים שונים של דוגמנות וניקוד עבור דירוג אישי, המלצות חיפוש ודוגמנות רציפה, ומספק לקוראים הבנה רחבה של התחום. המחברים מדגישים את החשיבות של התאמת שיטות אלה לצרכים הספציפיים של כל תעשייה, ומדגישים את הצורך בגישה גמישה ודינמית לפיתוח מערכת המלצות. כדי לסייע לקוראים ליישם את הידע שלהם, הספר מכיל דגימות קוד והצעות מועילות עבור PySpark, SparkSQL, FastAPI ו-Weights & Biases. כלים אלה נחוצים ליצירת ופריסת מערכות המלצה בסביבות הייצור, והספר מספק הוראות צעד אחר צעד כיצד להשתמש בהם ביעילות. המחברים גם מספקים עצות מעשיות על MLOps, תהליך למידת מכונה מקצה לקצה, המבטיח שהקוראים יוכלו ליישם בהצלחה את מערכת ההמלצות שלהם בסביבה של העולם האמיתי. לאורך הספר, המחברים מדגישים את הצורך בגישה מרוכזת-אדם למערכות המלצה, מתוך הכרה שהטכנולוגיה צריכה לשרת אנשים, לא להפך.''

Python ve JAX'te Yapı Öneri stemleri: Ölçek Finalinde Uygulamalı Üretim stemleri, iki güçlü makine öğrenimi programlama dili olan Python ve JAX kullanarak öneri sistemleri tasarlamak ve uygulamak için kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, herhangi bir endüstri için ölçeklenebilir ve etkili öneri sistemleri oluşturmak için gereken temel kavramları, matematiksel fikirleri ve uygulama ayrıntılarını kapsar. Öneri sistemlerinin tarihinin ve evriminin tanıtılmasıyla başlar, modern teknolojilerdeki önemini ve gelişimlerini anlamak için kişisel bir paradigmaya duyulan ihtiyacı vurgular. Kitap daha sonra geleneksel istatistiksel öğrenme algoritmalarına, doğrusal cebirsel ilhamlara ve gradyan yöntemlerine dayananlar da dahil olmak üzere çeşitli öneri sistemlerine girer. Kişiselleştirilmiş sıralama, arama önerileri ve sıralı modelleme için modelleme ve puanlamanın çeşitli yönlerini açıklar ve okuyuculara alan hakkında geniş bir anlayış sağlar. Yazarlar, bu yöntemleri her endüstrinin özel ihtiyaçlarına uyarlamanın önemini vurgulayarak, bir öneri sistemi geliştirmek için esnek ve dinamik bir yaklaşıma duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. Okuyucuların bilgilerini uygulamaya koymalarına yardımcı olmak için, kitap PySpark, SparkSQL, FastAPI ve Weights & Biases için kod örnekleri ve yararlı öneriler içerir. Bu araçlar, üretim ortamlarında öneri sistemleri oluşturmak ve dağıtmak için gereklidir ve kitap, bunların etkili bir şekilde nasıl kullanılacağına dair adım adım talimatlar sağlar. Yazarlar ayrıca, uçtan uca makine öğrenimi yaşam döngüsü yönetimi süreci olan MLOps hakkında pratik tavsiyeler sunarak, okuyucuların öneri sistemlerini gerçek dünya ortamında başarıyla uygulayabilmelerini sağlar. Kitap boyunca, yazarlar tavsiye sistemlerine insan merkezli bir yaklaşımın gerekliliğini vurgulamakta, teknolojinin insanlara hizmet etmesi gerektiğini kabul etmektedir.

. أنظمة توصيات البناء في Python و JAX: أنظمة الإنتاج العملي في Scale Final هي دليل شامل لتصميم وتنفيذ أنظمة التوصيات باستخدام Python و JAX، وهما لغتان قويتان لبرمجة التعلم الآلي. يغطي الكتاب المفاهيم الأساسية والأفكار الرياضية وتفاصيل التنفيذ اللازمة لإنشاء أنظمة توصيات قابلة للتطوير وفعالة لأي صناعة. ويبدأ بإدخال تاريخ نظم التوصيات وتطورها، مع التأكيد على أهميتها في التكنولوجيات الحديثة والحاجة إلى نموذج شخصي لفهم تطورها. ثم يتعمق الكتاب في أنواع مختلفة من أنظمة التوصية، بما في ذلك تلك القائمة على خوارزميات التعلم الإحصائية التقليدية، والإلهام الجبري الخطي، وطرق التدرج. يشرح جوانب مختلفة من النمذجة والتسجيل للترتيب الشخصي وتوصيات البحث والنمذجة المتتالية، مما يوفر للقراء فهمًا واسعًا لهذا المجال. ويشدد المؤلفون على أهمية تكييف هذه الأساليب مع الاحتياجات المحددة لكل صناعة، مع التأكيد على الحاجة إلى اتباع نهج مرن ودينامي لوضع نظام للتوصيات. لمساعدة القراء على وضع معرفتهم موضع التنفيذ، يحتوي الكتاب على عينات من الرموز واقتراحات مفيدة لـ PySpark و SparkSQL و FastAPI و Weights & Biases. هذه الأدوات ضرورية لإنشاء ونشر أنظمة التوصيات في بيئات الإنتاج، ويوفر الكتاب تعليمات خطوة بخطوة حول كيفية استخدامها بشكل فعال. يقدم المؤلفون أيضًا نصائح عملية حول MLOps، وهي عملية إدارة دورة حياة التعلم الآلي الشاملة، مما يضمن أن القراء يمكنهم تنفيذ أنظمة توصياتهم بنجاح في بيئة حقيقية. في جميع أنحاء الكتاب، أكد المؤلفون على الحاجة إلى نهج يركز على الشخص لأنظمة التوصية، مع الاعتراف بأن التكنولوجيا يجب أن تخدم الناس، وليس العكس.

. Python 및 JAX의 구축 권장 시스템: Scale Final의 Hands-On Production Systems는 두 가지 강력한 머신 러닝 프로그래밍 언어 인 Python과 JAX를 사용하여 추천 시스템을 설계하고 구현하는 포괄적 인 가이드입니다. 이 책은 모든 산업에 대해 확장 가능하고 효과적인 추천 시스템을 만드는 데 필요한 기본 개념, 수학적 아이디어 및 구현 세부 사항을 다 그것은 추천 시스템의 역사와 진화의 도입으로 시작하여 현대 기술에서의 중요성과 개발을 이해하기위한 개인적인 패러다임의 필요성을 강조합니다. 그런 다음이 책은 전통적인 통계 학습 알고리즘, 선형 대수 영감 및 그라디언트 방법을 기반으로 한 시스템을 포함하여 다양한 유형의 추천 시스템을 탐구합니다. 개인화 된 순위, 검색 권장 사항 및 순차적 모델링을위한 모델링 및 채점의 다양한 측면을 설명하여 독자에게 해당 분야에 대한 광범위한 이해를 제공합니다. 저자는 이러한 방법을 각 산업의 특정 요구에 적응시키는 것의 중요성을 강조하여 추천 시스템 개발에 유연하고 역동적 인 접근 방식이 필요하다는 점을 강조합니다. 독자들이 자신의 지식을 실천할 수 있도록 PySpark, SparkSQL, FastAPI 및 Weights & Biases에 대한 코드 샘플 및 유용한 제안이 포함되어 있습니다. 이러한 도구는 생산 환경에서 추천 시스템을 만들고 배포하는 데 필요하며, 이 책은 효과적으로 사용하는 방법에 대한 단계별 지침을 제공합니다. 저자는 또한 엔드 투 엔드 머신 러닝 라이프 사이클 관리 프로세스 인 MLops에 대한 실질적인 조언을 제공하여 독자가 실제 환경에서 추천 시스템을 성공적으로 구현할 수 있도록합니다. 이 책 전체에서 저자들은 추천 시스템에 대한 개인 중심의 접근 방식의 필요성을 강조하면서 기술이 다른 방식이 아니라 사람들에게 서비스를 제공해야한다는 것을

。Building Recommendation Systems in Python and JAX： Hands-On Production Systems at Scale Finalは、2つの強力な機械学習プログラミング言語であるPythonとJAXを使用して推奨システムを設計および実装するための包括的なガイドです。この本は、あらゆる業界向けにスケーラブルで効果的な推奨システムを作成するために必要な基本的な概念、数学的なアイデア、実装の詳細を網羅しています。それは、推薦システムの歴史と進化の導入から始まり、現代の技術における重要性と、その発展を理解するための個人的なパラダイムの必要性を強調します。その後、伝統的な統計学習アルゴリズム、線形代数的インスピレーション、グラデーションメソッドなど、様々なタイプの推薦システムを掘り下げます。パーソナライズされたランキング、検索の推奨事項、シーケンシャルモデリングのためのモデリングとスコアリングのさまざまな側面を説明しており、読者にこの分野の幅広い理解を提供しています。著者たちは、これらの方法を各産業の特定のニーズに適合させることの重要性を強調し、推薦システムを開発するための柔軟でダイナミックなアプローチの必要性を強調している。読者が知識を実践するのを助けるために、本にはPySpark、 SparkSQL、 FastAPI、 Weights &Biasesのコードサンプルと有用な提案が含まれています。これらのツールは、本番環境で推奨システムを作成および展開するために必要であり、本ではそれらを効果的に使用する方法についてステップバイステップで説明しています。また、エンドツーエンドの機械学習ライフサイクル管理プロセスであるMLOpsに関する実践的なアドバイスも提供しており、読者が実際の環境で推奨システムを正常に実装できるようにしています。著者たちは、本書全体を通じて、テクノロジーが他方ではなく人々に役立つべきであることを認識し、推薦システムに対する人を中心としたアプローチの必要性を強調している。

.在Python和JAX中创建回收系统：Scale Final的Hands-On生产系统是使用Python和JAX（用于机器学习的两个功能强大的编程语言）设计和实施推荐系统的全面指南。该书涵盖了为任何行业创建可扩展且有效的推荐系统所需的基本概念，数学思想和实施细节。它首先介绍了推荐系统的历史和演变，强调了它们在现代技术中的重要性以及理解其发展的人格范式的必要性。该书随后深入研究了不同类型的推荐系统，包括基于传统统计学习算法，线性代数灵感和梯度方法。他解释了个性化排名，搜索建议和顺序建模的建模和评估的不同方面，为读者提供了对该领域的广泛了解。作者强调必须使这些方法适应每个行业的特定需求，并强调在设计建议系统时必须采取灵活和动态的方法。为了帮助读者在实践中应用他们的知识，该书包含代码示例和用于PySpark，SparkSQL，FastAPI和Weights＆Biases的有用句子。这些工具对于在生产环境中创建和部署推荐系统至关重要，并且该书还包含有关有效使用它们的逐步说明。作者还提供了有关MLOps的实用建议，MLOps是机器学习的端到端生命周期管理过程，确保读者能够在实际环境中成功实施其推荐系统。在整个书中，作者强调有必要对推荐系统采取以人为本的方法，认识到技术应该为人们服务，反之亦然。