BOOKS - PROGRAMMING - Designing Machine Learning Systems (Early Release)
Designing Machine Learning Systems (Early Release) - Chip Huyen 2021-10-13 Second Release EPUB O’Reilly Media, Inc. BOOKS PROGRAMMING
ECO~12 kg CO²

1 TON

Views
72101

Telegram
 
Designing Machine Learning Systems (Early Release)
Author: Chip Huyen
Year: 2021-10-13 Second Release
Pages: 143
Format: EPUB
File size: 10 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
. Book Description: "Designing Machine Learning Systems Early Release" provides a comprehensive framework for designing and developing machine learning (ML) systems that are quick to deploy, reliable, scalable, and iterative. The book emphasizes the need to understand the process of technology evolution and the importance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for the survival of humanity and the survival of the unification of people in a warring state. It highlights the importance of adaptation of the text for human perception, analysis, and change of approaches to the study of new technologies, using simplified and accessible language to make complex concepts more understandable. The book covers various aspects of ML system design, including project scoping, data management, model development, deployment, and infrastructure, as well as team structure and business analysis. It provides a holistic approach to ML system design, ensuring that all components work together seamlessly and avoid becoming a technical liability prone to errors and falling apart quickly. By understanding the interconnectedness of these components, readers will be able to create ML systems that can learn from new data, improve on past mistakes, and adapt to changing requirements and environments. The book begins with an overview of the current state of ML technology and its applications, before delving into the specifics of designing and developing ML systems. It emphasizes the importance of understanding the underlying principles of ML and how it has evolved over time, providing a historical context for the development of these systems. This foundation is essential for developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge, which is critical for the survival of humanity and the unification of people in a warring state.
.«Designing Machine arning Systems Early Release» предоставляет комплексную основу для проектирования и разработки систем машинного обучения (ML), которые являются быстро развертываемыми, надежными, масштабируемыми и итеративными. В книге подчеркивается необходимость понимания процесса эволюции технологий и важность выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний как основы выживания человечества и выживания объединения людей в воюющем государстве. Он подчеркивает важность адаптации текста для человеческого восприятия, анализа и изменения подходов к изучению новых технологий, используя упрощенный и доступный язык, чтобы сделать сложные концепции более понятными. Книга охватывает различные аспекты проектирования системы ML, включая определение объема проекта, управление данными, разработку моделей, развертывание и инфраструктуру, а также структуру команды и бизнес-анализ. Он обеспечивает целостный подход к проектированию системы ML, гарантируя, что все компоненты работают вместе без проблем и не становятся технической ответственностью, подверженной ошибкам и быстро разваливающейся. Понимая взаимосвязанность этих компонентов, читатели смогут создавать ML-системы, которые смогут учиться на новых данных, улучшать прошлые ошибки и адаптироваться к меняющимся требованиям и средам. Книга начинается с обзора текущего состояния технологии ML и её приложений, прежде чем вникнуть в специфику проектирования и разработки ML-систем. Он подчеркивает важность понимания основополагающих принципов ML и того, как он развивался с течением времени, обеспечивая исторический контекст для развития этих систем. Этот фундамент необходим для выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания, имеющего решающее значение для выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве.
.Book Description : « Designing Machine arning Systems Early Release » fournit un cadre complet pour la conception et le développement de systèmes d'apprentissage automatique (ML) qui sont rapidement déployables, fiables, évolutifs et itératifs. livre souligne la nécessité de comprendre l'évolution des technologies et l'importance d'élaborer un paradigme personnel pour la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes comme base de la survie de l'humanité et de la survie de l'unification des gens dans un État en guerre. Il souligne l'importance d'adapter le texte à la perception humaine, à l'analyse et à la modification des approches de l'apprentissage des nouvelles technologies, en utilisant un langage simplifié et accessible pour rendre les concepts complexes plus compréhensibles. livre couvre différents aspects de la conception du système ML, y compris la définition de la portée du projet, la gestion des données, le développement de modèles, le déploiement et l'infrastructure, ainsi que la structure de l'équipe et l'analyse opérationnelle. Il offre une approche globale de la conception du système ML, en veillant à ce que tous les composants fonctionnent ensemble sans problèmes et ne deviennent pas une responsabilité technique sujette à des erreurs et s'effondrent rapidement. En comprenant l'interconnectivité de ces composants, les lecteurs seront en mesure de créer des systèmes ML qui pourront apprendre de nouvelles données, améliorer les erreurs passées et s'adapter à l'évolution des exigences et des environnements. livre commence par un aperçu de l'état actuel de la technologie ML et de ses applications, avant de se pencher sur les spécificités de la conception et du développement des systèmes ML. Il souligne l'importance de comprendre les principes fondamentaux de la LM et la façon dont elle a évolué au fil du temps, en fournissant un contexte historique pour le développement de ces systèmes. Cette base est nécessaire pour élaborer un paradigme personnel de perception du processus technologique de développement des connaissances modernes, qui est crucial pour la survie de l'humanité et l'unification des gens dans un État en guerre.
.Book Descripción: «Designing Machine arning Systems Early Release» proporciona un marco integral para el diseño y desarrollo de sistemas de aprendizaje automático (ML) que son de implementación rápida, confiables, escalables e iterativos. libro destaca la necesidad de comprender el proceso de evolución de la tecnología y la importancia de generar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia de la humanidad y la supervivencia de la unión de los seres humanos en un Estado en guerra. Destaca la importancia de adaptar el texto para la percepción humana, analizar y cambiar los enfoques para el estudio de las nuevas tecnologías, utilizando un lenguaje simplificado y accesible para hacer más comprensibles los conceptos complejos. libro cubre diversos aspectos del diseño del sistema ML, incluyendo la definición del alcance del proyecto, la administración de datos, el desarrollo de modelos, la implementación y la infraestructura, así como la estructura del equipo y el análisis empresarial. Proporciona un enfoque holístico para el diseño del sistema ML, asegurando que todos los componentes trabajen juntos sin problemas y no se conviertan en una responsabilidad técnica expuesta a errores y se desmorone rápidamente. Al comprender la interconexión de estos componentes, los lectores podrán crear sistemas ML que podrán aprender de los nuevos datos, mejorar errores pasados y adaptarse a las cambiantes demandas y entornos. libro comienza con una revisión del estado actual de la tecnología ML y sus aplicaciones, antes de profundizar en las especificidades del diseño y desarrollo de sistemas ML. Subraya la importancia de comprender los principios fundamentales del LM y cómo ha evolucionado a lo largo del tiempo, proporcionando un contexto histórico para el desarrollo de estos sistemas. Esta base es necesaria para generar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico de desarrollo del conocimiento moderno, crucial para la supervivencia de la humanidad y la unión de las personas en un Estado en guerra.
.O book Descrição: «Designing Machine arning Systems Early Release» fornece uma base completa para a concepção e desenvolvimento de sistemas de aprendizagem de máquinas (ML), que são rapidamente implantáveis, confiáveis, escaláveis e iterativos. O livro enfatiza a necessidade de compreender o processo de evolução da tecnologia e a importância de estabelecer um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno como base para a sobrevivência da humanidade e para a sobrevivência da união das pessoas num estado em guerra. Ele ressalta a importância da adaptação do texto para a percepção humana, análise e alteração das abordagens para o estudo de novas tecnologias, usando uma linguagem simplificada e acessível para tornar os conceitos complexos mais compreensíveis. O livro abrange vários aspectos da concepção do sistema ML, incluindo a definição da extensão do projeto, gerenciamento de dados, desenvolvimento de modelos, implantação e infraestrutura, bem como a estrutura da equipe e análise de negócios. Ele fornece uma abordagem integral da engenharia do sistema ML, garantindo que todos os componentes funcionam juntos sem problemas e não se tornam uma responsabilidade técnica, sujeita a erros e em rápido colapso. Compreendendo a interconectividade destes componentes, os leitores poderão criar sistemas ML que possam aprender com novos dados, melhorar erros passados e adaptar-se às necessidades e ambientes em evolução. O livro começa com uma revisão do estado atual da tecnologia ML e de seus aplicativos antes de entrar nas especificidades de design e desenvolvimento de sistemas ML. Ele ressalta a importância de entender os princípios fundamentais do ML e como ele evoluiu ao longo do tempo, proporcionando um contexto histórico para o desenvolvimento desses sistemas. Esta fundação é necessária para criar um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno, crucial para a sobrevivência da humanidade e a união das pessoas num Estado em guerra.
.Book Communication: «Designing Machine arning Systems Early Release» fornisce una base completa per la progettazione e lo sviluppo di sistemi di apprendimento automatico (ML) che sono veloci da implementare, affidabili, scalabili e iterativi. Il libro sottolinea la necessità di comprendere l'evoluzione della tecnologia e l'importanza di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna come base per la sopravvivenza dell'umanità e la sopravvivenza dell'unione delle persone in uno stato in guerra. Sottolinea l'importanza di adattare il testo alla percezione umana, all'analisi e al cambiamento dell'approccio allo studio delle nuove tecnologie, utilizzando un linguaggio semplificato e accessibile per rendere più comprensibili i concetti complessi. Il libro comprende diversi aspetti della progettazione del sistema ML, tra cui la definizione della dimensione del progetto, la gestione dei dati, lo sviluppo dei modelli, l'installazione e l'infrastruttura, nonché la struttura del team e l'analisi aziendale. Fornisce un approccio olistico alla progettazione del sistema ML, garantendo che tutti i componenti lavorino insieme senza problemi e non diventino responsabilità tecniche, soggette a errori e in rapido crollo. Consapevoli dell'interconnessione tra questi componenti, i lettori possono creare sistemi ML in grado di imparare dai nuovi dati, migliorare gli errori passati e adattarsi alle esigenze e agli ambienti in evoluzione. Il libro inizia con una panoramica dello stato attuale della tecnologia ML e delle sue applicazioni prima di entrare nello specifico di progettazione e sviluppo dei sistemi ML. Sottolinea l'importanza di comprendere i principi fondamentali dell'ML e come si è evoluto nel tempo, fornendo un contesto storico per lo sviluppo di questi sistemi. Questo fondamento è essenziale per creare un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna, fondamentale per la sopravvivenza dell'umanità e per l'unione delle persone in uno stato in guerra.
.Buch Beschreibung: „Design Machine arning Systems Early Release“ bietet eine umfassende Grundlage für das Design und die Entwicklung von Machine arning (ML) -Systemen, die schnell einsetzbar, zuverlässig, skalierbar und iterativ sind. Das Buch betont die Notwendigkeit, den Prozess der technologischen Evolution zu verstehen und die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben der Menschheit und das Überleben der Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat. Er betont die Bedeutung der Anpassung des Textes für die menschliche Wahrnehmung, Analyse und Änderung von Ansätzen für das Studium neuer Technologien unter Verwendung einer vereinfachten und zugänglichen Sprache, um komplexe Konzepte verständlicher zu machen. Das Buch behandelt verschiedene Aspekte des ML-Systemdesigns, einschließlich der Definition des Projektumfangs, des Datenmanagements, der Modellentwicklung, des Rollouts und der Infrastruktur sowie der Teamstruktur und der Geschäftsanalyse. Es bietet einen ganzheitlichen Ansatz für das ML-Systemdesign und stellt sicher, dass alle Komponenten nahtlos zusammenarbeiten und nicht zu einer technischen Verantwortung werden, die fehleranfällig ist und schnell zusammenbricht. Durch das Verständnis der Interkonnektivität dieser Komponenten können die ser ML-Systeme erstellen, die aus neuen Daten lernen, Fehler in der Vergangenheit verbessern und sich an sich ändernde Anforderungen und Umgebungen anpassen können. Das Buch beginnt mit einem Überblick über den aktuellen Stand der ML-Technologie und ihrer Anwendungen, bevor es sich mit den Besonderheiten des Designs und der Entwicklung von ML-Systemen befasst. Er betont, wie wichtig es ist, die grundlegenden Prinzipien von ML zu verstehen und wie es sich im Laufe der Zeit entwickelt hat, und bietet einen historischen Kontext für die Entwicklung dieser Systeme. Diese Grundlage ist notwendig, um ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln, das für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat von entscheidender Bedeutung ist.
.Book Opis: „Designing Machine arning Systems Early Release” zapewnia kompleksowe ramy do projektowania i rozwoju systemów uczenia maszynowego (ML), które są szybko wdrażalne, niezawodne, skalowalne i iteracyjne. W książce podkreślono potrzebę zrozumienia procesu ewolucji technologii i znaczenia rozwoju osobistego paradygmatu dla postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy jako podstawy przetrwania ludzkości i przetrwania zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. Podkreśla znaczenie dostosowania tekstu do postrzegania, analizy i zmieniania podejścia do uczenia się nowych technologii, przy użyciu uproszczonego i dostępnego języka, aby złożone koncepcje były bardziej zrozumiałe. Książka obejmuje różne aspekty projektowania systemu ML, w tym scoping, zarządzanie danymi, rozwój modelu, wdrożenie i infrastrukturę oraz strukturę zespołu i analizę biznesową. Zapewnia holistyczne podejście do projektowania systemu ML, zapewniając, że wszystkie komponenty współpracują bez problemów i nie stają się odpowiedzialnością techniczną, podatną na błędy i szybko się rozpadają. Dzięki zrozumieniu wzajemnych powiązań tych komponentów czytelnicy będą mogli tworzyć systemy ML, które mogą uczyć się od nowych danych, poprawiać błędy w przeszłości oraz dostosowywać się do zmieniających się wymagań i środowisk. Książka rozpoczyna się od przeglądu aktualnego stanu technologii ML i jej zastosowań, zanim przejdzie do specyfiki projektowania i rozwoju systemów ML. Podkreśla znaczenie zrozumienia podstawowych zasad ML i jego ewolucji w czasie, zapewniając historyczny kontekst dla rozwoju tych systemów. Fundacja ta jest niezbędna do opracowania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy, który ma kluczowe znaczenie dla przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojennym.
.”תכנון מערכות למידה של מכונה בשחרור מוקדם” מספק מסגרת מקיפה לתכנון ופיתוח מערכות למידת מכונה (ML) הניתנות לפריסה מהירה, אמינות, סקלריות ואיטרטיבית. הספר מדגיש את הצורך להבין את תהליך האבולוציה של הטכנולוגיה ואת החשיבות של פיתוח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני כבסיס להישרדות האנושות ולהישרדות של איחוד אנשים במצב לוחם. הוא מדגיש את החשיבות של התאמת טקסט לתפיסה אנושית, ניתוח ושינוי גישות ללימוד טכנולוגיות חדשות, תוך שימוש בשפה מפושטת ונגישה כדי להפוך מושגים מורכבים למובנים יותר. הספר מכסה היבטים שונים של עיצוב מערכת ML, כולל סקירה, ניהול נתונים, פיתוח מודל, פריסה ותשתיות, ומבנה צוות וניתוח עסקי. הוא מספק גישה הוליסטית לתכנון מערכת ML, המבטיחה שכל הרכיבים עובדים יחד ללא בעיות ולא הופכים לנטל טכני, נוטים לשגיאות ומתפרקים במהירות. על ידי הבנת הקשר ההדדי של רכיבים אלה, הקוראים יוכלו ליצור מערכות ML שיכולות ללמוד מנתונים חדשים, לשפר טעויות עבר, ולהתאים את עצמם לדרישות וסביבות משתנות. הספר מתחיל בסקירה של המצב הנוכחי של טכנולוגיית ML והיישומים שלה, לפני שהוא מתעמק בפרטים של עיצוב ופיתוח מערכות ML. הוא מדגיש את החשיבות של הבנת עקרונות היסוד של ML וכיצד היא התפתחה עם הזמן, תוך מתן הקשר היסטורי להתפתחות מערכות אלה. יסוד זה נחוץ כדי לפתח פרדיגמה אישית לתפישת התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני, אשר חיונית להישרדות האנושות ולאיחוד בני האדם במדינה לוחמת.''
."Makine Öğrenme stemlerinin Tasarlanması Erken Sürüm", hızla konuşlandırılabilir, güvenilir, ölçeklenebilir ve yinelenebilir makine öğrenimi (ML) sistemlerinin tasarlanması ve geliştirilmesi için kapsamlı bir çerçeve sunar. Kitap, teknolojinin evrim sürecini anlama ihtiyacını ve modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgular. insanlığın hayatta kalması ve savaşan bir devlette insanların birleşmesinin hayatta kalması için temel olarak. Karmaşık kavramları daha anlaşılır hale getirmek için basitleştirilmiş ve erişilebilir bir dil kullanarak, yeni teknolojileri öğrenmek için metnin insan algısı, analizi ve değişen yaklaşımlar için uyarlanmasının önemini vurgulamaktadır. Kitap, kapsam belirleme, veri yönetimi, model geliştirme, dağıtım ve altyapı ve ekip yapısı ve iş analizi dahil olmak üzere ML sistem tasarımının çeşitli yönlerini kapsar. ML sistem tasarımına bütünsel bir yaklaşım sunarak, tüm bileşenlerin sorunsuz bir şekilde birlikte çalışmasını ve teknik bir sorumluluk haline gelmemesini, hatalara açık olmasını ve hızla parçalanmasını sağlar. Bu bileşenlerin birbirine bağlılığını anlayarak, okuyucular yeni verilerden öğrenebilen, geçmiş hataları iyileştiren ve değişen gereksinimlere ve ortamlara uyum sağlayabilen ML sistemleri oluşturabileceklerdir. Kitap, ML teknolojisinin ve uygulamalarının mevcut durumuna genel bir bakış ile başlar ve ML sistemlerinin tasarım ve geliştirme özelliklerini inceler. ML'nin temel ilkelerini ve zaman içinde nasıl geliştiğini anlamanın önemini vurgulayarak, bu sistemlerin gelişimi için tarihsel bir bağlam sağlar. Bu temel, insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesi için çok önemli olan modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmek için gereklidir.
وصف الكتاب: «تصميم الإصدار المبكر لأنظمة التعلم الآلي» يوفر إطارًا شاملاً لتصميم وتطوير أنظمة التعلم الآلي (ML) القابلة للنشر بسرعة والموثوقة والقابلة للتطوير والتكرار. ويؤكد الكتاب على ضرورة فهم عملية تطور التكنولوجيا وأهمية وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة كأساس لبقاء البشرية وبقاء توحيد الشعوب في حالة حرب. ويشدد على أهمية تكييف النص مع الإدراك البشري والتحليل وتغيير النهج لتعلم التكنولوجيات الجديدة، باستخدام لغة مبسطة ويمكن الوصول إليها لجعل المفاهيم المعقدة أكثر قابلية للفهم. يغطي الكتاب جوانب مختلفة من تصميم نظام ML، بما في ذلك تحديد النطاق وإدارة البيانات وتطوير النماذج والنشر والبنية التحتية وهيكل الفريق وتحليل الأعمال. يوفر نهجًا شاملاً لتصميم نظام ML، مما يضمن أن تعمل جميع المكونات معًا دون مشاكل وألا تصبح مسؤولية تقنية، وعرضة للأخطاء والانهيار السريع. من خلال فهم الترابط بين هذه المكونات، سيتمكن القراء من إنشاء أنظمة ML يمكنها التعلم من البيانات الجديدة، وتحسين الأخطاء السابقة، والتكيف مع المتطلبات والبيئات المتغيرة. يبدأ الكتاب بلمحة عامة عن الحالة الحالية لتكنولوجيا ML وتطبيقاتها، قبل الخوض في تفاصيل تصميم وتطوير أنظمة ML. يؤكد على أهمية فهم المبادئ الأساسية لـ ML وكيف تطورت بمرور الوقت، مما يوفر سياقًا تاريخيًا لتطوير هذه الأنظمة. هذا الأساس ضروري لوضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة، وهو أمر بالغ الأهمية لبقاء البشرية وتوحيد الناس في دولة متحاربة.
.Book 설명: "Machine arning Systems Early Release 설계" 는 신속하게 배치 가능하고 안정적이며 확장 가능하며 반복적 인 ML (Machine arning) 시스템을 설계하고 개발하기위한 포괄적 인 프레임 워크를 제공합니다. 이 책은 기술의 진화 과정과 인류의 생존과 사람들의 통일의 생존의 기초로서 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인 패러다임 개발의 중요성을 이해해야 할 필요성을 강조합니다. 전쟁 상태. 그는 복잡한 개념을보다 이해하기 위해 단순화되고 접근 가능한 언어를 사용하여 인간의 인식, 분석 및 새로운 기술 학습에 대한 접근 방식 변경에 대한 텍스트 적응의 중요성을 강조합니다 이 책은 범위 지정, 데이터 관리, 모델 개발, 배포 및 인프라, 팀 구조 및 비즈니스 분석을 포함하여 ML 시스템 설계의 다양한 측면을 다룹니다. ML 시스템 설계에 대한 전체적인 접근 방식을 제공하여 모든 구성 요소가 문제없이 함께 작동하고 기술적 책임이되지 않으며 오류가 발생하기 쉽고 빠르게 분리됩니다. 이러한 구성 요소의 상호 연결성을 이해함으로써 독자는 새로운 데이터에서 배우고 과거의 실수를 개선하며 변화하는 요구 사항 및 환경에 적응할 수있는 ML 시스템을 만들 수 있습니다. 이 책은 ML 시스템의 설계 및 개발에 대한 세부 사항을 조사하기 전에 ML 기술 및 응용 프로그램의 현재 상태에 대한 개요로 시작합니다. ML의 기본 원칙을 이해하는 것의 중요성과 시간이 지남에 따라 어떻게 발전했는지를 강조하여 이러한 시스템의 개발에 대한 역사적 맥락을 제공합니다. 이 기초는 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인적인 패러다임을 개발하는 데 필요하며, 이는 인류의 생존과 전쟁 상태의 사람들의 통일에 중요합니다.
。Book Description: 「Machine arning Systems Designing Early Release」は、機械学習(ML)システムを設計および開発するための包括的なフレームワークを提供します。この本は、科学技術の進化の過程を理解する必要性を強調し、人類の生存の基礎としての近代的知識の発展の技術的プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発することの重要性と戦争状態での人々の統一の生存。彼は、複雑な概念をより理解しやすくするために、簡略化されたアクセス可能な言語を使用して、新しい技術を学ぶために、人間の知覚、分析、および変化するアプローチにテキストを適応させることの重要性を強調しています。本書では、スコーピング、データ管理、モデル開発、デプロイメント、インフラ、チーム構造、ビジネス分析など、MLシステム設計のさまざまな側面を取り上げています。それはMLシステム設計に全体的なアプローチを提供し、すべてのコンポーネントが問題なく一緒に動作し、技術的な責任にならないようにします。これらのコンポーネントの相互接続性を理解することで、読者は新しいデータから学ぶことができるMLシステムを作成し、過去の間違いを改善し、変化する要件や環境に適応することができます。この本は、ML技術の現状とその応用の概要から始まり、MLシステムの設計と開発の詳細を掘り下げます。それは、MLの根底にある原則を理解することの重要性と、時間をかけてどのように進化してきたかを強調し、これらのシステムの開発に歴史的な文脈を提供する。この基盤は、人類の生存と戦争状態における人々の統一のために不可欠である現代の知識の発展の技術的プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発するために必要である。

You may also be interested in:

Designing Machine Learning Systems (Early Release)
Responsible AI Designing, Building, and Assessing Machine Learning and AI (Early Release)
Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems Second Edition (Early Release)
Designing Machine Learning Systems
AI and Machine Learning for Coders (Early Release)
Machine Learning Pocket Reference (Early Release)
AI and Machine Learning for On-Device Development (Early Release)
AI and Machine Learning On-Device Development (Second Early Release)
Introduction to Machine Learning with Python (Early Release)
Machine Learning with Apache Spark (Early Release)
Practical Simulations for Machine Learning (Early Release)
AI and Machine Learning On-Device Development (Early Release)
Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications
Practical Machine Learning for Computer Vision (Early Release)
Machine Learning for High-Risk Applications (3d Early Release)
Building Machine Learning Powered Applications (Early Release)
Machine Learning for Financial Risk Management with Python (Early Release)
Effective Machine Learning Teams Best Practices for ML Practitioners (Fifth Early Release)
Practical MLOps Operationalizing Machine Learning Models (Early Release)
AI and ML for Coders in PyTorch A Coder’s Guide to Generative AI and Machine Learning (Early Release)
Designing Autonomous AI End-to-End Systems for Engineers (Early Release)
Database Reliability Engineering Designing and Operating Resilient Database Systems (<u>Early Release</u>)
Practical Time Series Analysis Prediction with Statistics and Machine Learning (Early Release)
Scaling Python with Dask From Data Science to Machine Learning (Sixth Early Release)
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 3rd Edition (Early Release)
Practical Automated Machine Learning on Azure Using AutoML to Build and Deploy Intelligent Solutions (Early Release)
TinyML Machine Learning with TensorFlow on Arduino and Ultra-Low Power Micro-Controllers (Second Early Release)
Graph-Powered Analytics and Machine Learning with TigerGraph Driving Business Outcomes with Connected Data (9th Early Release)
Graph-Powered Analytics and Machine Learning with TigerGraph Driving Business Outcomes with Connected Data (10th Early Release)
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems Second Edition (Third Release)
Practical Data Science with SAP Machine Learning Techniques for Enterprise Data, Early Release
Building Machine Learning Systems Using Python Practice to Train Predictive Models and Analyze Machine Learning Results
Machine Learning for Beginners Build and deploy Machine Learning systems using Python, 2nd Edition
Machine Learning Production Systems Engineering Machine Learning Models and Pipelines
Python Machine Learning Understand Python Libraries (Keras, NumPy, Scikit-lear, TensorFlow) for Implementing Machine Learning Models in Order to Build Intelligent Systems
Artificial Intelligence What You Need to Know About Machine Learning, Robotics, Deep Learning, Recommender Systems, Internet of Things, Neural Networks, Reinforcement Learning, and Our Future
Designing Data-Intensive Applications (Early release)
Machine Learning with Python Cookbook Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning, 2nd Edition (Final Release)
Machine Learning with Python Cookbook Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning, 2nd Edition (Final Release)
Machine Vision Inspection Systems Machine Learning-Based Approaches (Machine Vision Inspection Systems, Volume 2)