. This book focuses on the design of the system as a whole rather than just the parts that make it up. It helps the reader think through ML systems in a way that allows them to stand the test of time. Designing Machine Learning Systems: A Long-Term Perspective on Building Scalable and Maintainable Models by Alexandra Carrasco, Richard H. K. Vaughan, and Brent R. K. Webber. The book Designing Machine Learning Systems provides a comprehensive guide to creating scalable and maintainable machine learning (ML) systems, emphasizing long-term thinking and strategic planning. The authors, Alexandra Carrasco, Richard H. K. Vaughan, and Brent R. K. Webber, have extensive experience in the field, and their expertise shines through in this well-structured and engagingly written volume. From understanding the evolution of technology to developing a personal paradigm for navigating the complex landscape of modern knowledge, this book offers valuable insights for anyone working with ML systems. Technology Evolution and its Impact on ML Systems The book begins by highlighting the importance of studying and understanding the process of technology evolution. As technologies rapidly advance, it is essential to recognize how these changes can affect ML systems. The authors explain that successful ML system design requires considering the long-term implications of current decisions, rather than just focusing on short-term gains. This approach ensures that the systems remain relevant and effective over time, even as new technologies emerge and replace existing ones.

.Эта книга посвящена проектированию системы в целом, а не только ее составным частям. Это помогает читателю продумать ML-системы таким образом, чтобы они выдержали испытание временем. Проектирование систем машинного обучения: долгосрочная перспектива построения масштабируемых и ремонтопригодных моделей Александра Карраско, Ричард Х. К. Ваган и Брент Р. К. Веббер. Книга «Проектирование систем машинного обучения» содержит исчерпывающее руководство по созданию масштабируемого и ремонтопригодного машинного обучения (ML) системы, подчеркивая долгосрочное мышление и стратегическое планирование. Авторы, Александра Карраско, Ричард Х. К. Ваган и Брент Р. К. Веббер, имеют большой опыт в этой области, и их опыт просвечивает в этом хорошо структурированном и увлекательно написанном томе. От понимания эволюции технологий до разработки личной парадигмы для навигации по сложному ландшафту современных знаний, эта книга предлагает ценную информацию для всех, кто работает с ML-системами. Эволюция технологий и ее влияние на системы ML Книга начинается с освещения важности изучения и понимания процесса эволюции технологий. Поскольку технологии быстро развиваются, важно понимать, как эти изменения могут повлиять на системы ML. Авторы объясняют, что успешная разработка системы ML требует рассмотрения долгосрочных последствий текущих решений, а не просто сосредоточения внимания на краткосрочных выгодах. Такой подход гарантирует, что системы останутся актуальными и эффективными с течением времени, даже по мере появления новых технологий и замены существующих.

.Ce livre traite de la conception du système dans son ensemble, et pas seulement de ses composants. Cela aide le lecteur à réfléchir aux systèmes ML de manière à ce qu'ils résistent à l'épreuve du temps. Conception de systèmes d'apprentissage automatique : une perspective à long terme pour la construction de modèles évolutifs et réparables par Alexander Carrasco, Richard H. K. Wagan et Brent R. K. Webber. livre « Conception de systèmes d'apprentissage automatique » fournit un guide complet pour la création d'un système d'apprentissage automatique évolutif et réparable (ML), soulignant la pensée à long terme et la planification stratégique. s auteurs, Alexandra Carrasco, Richard H. K. Wagan et Brent R. K. Webber, ont une grande expérience dans ce domaine et leur savoir-faire éclaire dans ce volume bien structuré et fascinant. De la compréhension de l'évolution de la technologie au développement d'un paradigme personnel pour naviguer dans le paysage complexe des connaissances modernes, ce livre offre des informations précieuses à tous ceux qui travaillent avec des systèmes ML. L'évolution de la technologie et son impact sur les systèmes ML livre commence par souligner l'importance d'étudier et de comprendre le processus d'évolution de la technologie. Comme la technologie évolue rapidement, il est important de comprendre comment ces changements peuvent affecter les systèmes ML. s auteurs expliquent que la mise au point réussie d'un système de LM nécessite de prendre en compte les effets à long terme des solutions actuelles plutôt que de se concentrer uniquement sur les avantages à court terme. Cette approche garantit que les systèmes restent pertinents et efficaces au fil du temps, même à mesure que de nouvelles technologies apparaissent et remplacent les systèmes existants.

Este libro se centra en el diseño del sistema en su conjunto y no sólo en sus partes compuestas. Esto ayuda al lector a pensar en los sistemas ML de manera que puedan soportar la prueba del tiempo. Diseño de sistemas de aprendizaje automático: una perspectiva a largo plazo para construir modelos escalables y reparables de Alexander Carrasco, Richard H. K. Vagan y Brent R. K. Webber. libro «Machine arning Systems Design» proporciona una guía exhaustiva para crear un sistema de aprendizaje automático (ML) escalable y reparable, destacando el pensamiento a largo plazo y la planificación estratégica. autores, Alexandra Carrasco, Richard H. K. Wagan y Brent R. K. Webber, tienen una amplia experiencia en este campo, y sus experiencias brillan en este volumen bien estructurado y fascinantemente escrito. Desde la comprensión de la evolución de la tecnología hasta el desarrollo de un paradigma personal para navegar por el complejo paisaje del conocimiento moderno, este libro ofrece información valiosa para todos aquellos que trabajan con sistemas ML. La evolución de la tecnología y su impacto en los sistemas ML libro comienza destacando la importancia de estudiar y entender el proceso de evolución de la tecnología. A medida que la tecnología evoluciona rápidamente, es importante comprender cómo estos cambios pueden afectar a los sistemas ML. autores explican que el desarrollo exitoso del sistema ML requiere considerar los efectos a largo plazo de las decisiones actuales en lugar de centrarse simplemente en los beneficios a corto plazo. Este enfoque garantiza que los sistemas permanezcan actualizados y eficientes a lo largo del tiempo, incluso a medida que surjan nuevas tecnologías y se sustituyan las existentes.

.Este livro é dedicado à engenharia do sistema em geral, e não apenas aos seus componentes. Isso ajuda o leitor a pensar em sistemas ML de modo que eles aguentem o teste do tempo. Projecção de sistemas de aprendizagem de máquinas: perspectiva de longo prazo para a construção de modelos escaláveis e reparáveis Alexander Carrasco, Richard H. C. Wagan e Brent R. C. Webber. O livro «Engenharia de stemas de Aprendizagem de Máquinas» fornece um guia abrangente para a criação de um sistema de aprendizagem de máquinas escalável e reparador (ML), enfatizando o pensamento de longo prazo e o planejamento estratégico. Os autores, Alexandra Carrasco, Richard H. C. Wagan e Brent R. C. Webber, têm uma grande experiência neste campo, e a experiência deles é reveladora neste volume bem estruturado e fascinante. Desde a compreensão da evolução da tecnologia até o desenvolvimento de um paradigma pessoal para navegar pela complexa paisagem do conhecimento moderno, este livro oferece informações valiosas para todos os que trabalham com sistemas ML. A evolução da tecnologia e seu impacto nos sistemas ML Book começa com a cobertura da importância do estudo e compreensão do processo de evolução da tecnologia. Como a tecnologia evolui rapidamente, é importante entender como essas mudanças podem afetar os sistemas ML. Os autores explicam que o desenvolvimento bem-sucedido do sistema ML requer considerar os efeitos a longo prazo das decisões atuais, e não apenas focar nos benefícios a curto prazo. Esta abordagem garante que os sistemas permanecerão relevantes e eficientes ao longo do tempo, mesmo com a chegada de novas tecnologias e substituição das existentes.

.È un libro dedicato alla progettazione del sistema in generale, non solo ai suoi componenti. Questo aiuta il lettore a pensare ai sistemi ML in modo che possano resistere alla prova del tempo. Progettazione di sistemi di apprendimento automatico: la prospettiva a lungo termine di costruire modelli scalabili e riparabili di Alexander Carrasco, Richard H. C. Wagan e Brent R. C. Webber. Il libro «Progettazione di sistemi di apprendimento automatico» fornisce una guida completa alla creazione di un sistema di apprendimento automatico scalabile e riparabile (ML), sottolineando il pensiero a lungo termine e la pianificazione strategica. Gli autori, Alexandra Carrasco, Richard H. C. Wagan e Brent R. C. Webber, hanno una grande esperienza in questo campo e la loro esperienza è visibile in questo volume ben strutturato e affascinante. Dalla comprensione dell'evoluzione tecnologica allo sviluppo di un paradigma personale per navigare nel complesso panorama della conoscenza moderna, questo libro offre informazioni preziose per tutti coloro che lavorano con sistemi ML. L'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sui sistemi ML Book inizia mettendo in luce l'importanza di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia. Poiché la tecnologia si sviluppa rapidamente, è importante capire come questi cambiamenti possono influenzare i sistemi ML. Gli autori spiegano che il successo del sistema ML richiede di considerare gli effetti a lungo termine delle decisioni in corso, piuttosto che concentrarsi solo sui vantaggi a breve termine. Questo approccio garantisce che i sistemi rimangano aggiornati ed efficienti nel corso del tempo, anche con l'arrivo di nuove tecnologie e la sostituzione di quelle esistenti.

.Dieses Buch widmet sich der Gestaltung des Gesamtsystems und nicht nur seiner Bestandteile. Dies hilft dem ser, ML-Systeme so zu denken, dass sie den Test der Zeit bestehen. Machine arning Systems Design: Eine langfristige Perspektive für den Aufbau skalierbarer und wartbarer Modelle von Alexandra Carrasco, Richard H. K. Wagan und Brent R. K. Webber. Das Buch „Design of Machine arning Systems“ bietet eine umfassende Anleitung zur Erstellung eines skalierbaren und wartbaren Machine arning (ML) -Systems und betont langfristiges Denken und strategische Planung. Die Autoren Alexandra Carrasco, Richard H.K. Wagan und Brent R.K. Webber verfügen über umfangreiche Erfahrungen auf diesem Gebiet und ihre Expertise glänzt in diesem gut strukturierten und faszinierend geschriebenen Band. Vom Verständnis der Technologieentwicklung bis zur Entwicklung eines persönlichen Paradigmas zur Navigation durch die komplexe Landschaft des modernen Wissens bietet dieses Buch wertvolle Informationen für alle, die mit ML-Systemen arbeiten. Die Evolution der Technologie und ihre Auswirkungen auf ML-Systeme Das Buch beginnt mit der Hervorhebung der Bedeutung des Studiums und des Verständnisses des technologischen Evolutionsprozesses. Da sich die Technologie schnell weiterentwickelt, ist es wichtig zu verstehen, wie sich diese Änderungen auf ML-Systeme auswirken können. Die Autoren erklären, dass die erfolgreiche Entwicklung eines ML-Systems die langfristigen Auswirkungen aktueller Entscheidungen berücksichtigt und sich nicht nur auf den kurzfristigen Nutzen konzentriert. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Systeme im Laufe der Zeit relevant und effizient bleiben, auch wenn neue Technologien entstehen und bestehende ersetzt werden.

.Ta książka jest o projektowaniu całego systemu, nie tylko jego części składowych. Pomaga to czytelnikowi myśleć o systemach ML w taki sposób, że wytrzymują test czasu. Machine arning Systems Design: Długoterminowa perspektywa budowania skalowalnych i naprawczych modeli autorstwa Alexandra Carrasco, Richarda H. C. Wagana i Brenta R. C. Webbera. Książka Designing Machine arning Systems zapewnia kompleksowy przewodnik po stworzeniu skalowalnego i utrzymywalnego systemu uczenia maszynowego (ML), podkreślając długofalowe myślenie i planowanie strategiczne. Autorzy, Alexandra Carrasco, Richard H. K. Wagan i Brent R. K. Webber, mają bogate doświadczenie w tej dziedzinie, a ich wiedza świeci w tym dobrze ustrukturyzowanym i fascynująco napisanym tomie. Książka ta oferuje cenne informacje dla każdego, kto pracuje z systemami ML, od zrozumienia ewolucji technologii po rozwinięcie osobistego paradygmatu w celu nawigacji po złożony krajobraz nowoczesnej wiedzy. Ewolucja technologii i jej wpływ na systemy ML Książka zaczyna się od podkreślenia znaczenia studiowania i zrozumienia ewolucji technologii. Ponieważ technologia szybko się rozwija, ważne jest, aby zrozumieć, jak te zmiany mogą wpływać na układy ML. Autorzy wyjaśniają, że udany rozwój systemu ML wymaga rozważenia długoterminowych konsekwencji bieżących decyzji, a nie skupienia się na krótkoterminowych korzyściach. Takie podejście gwarantuje, że systemy pozostaną istotne i skuteczne z czasem, nawet w miarę pojawiania się nowych technologii i ich zastępowania.

. הספר הזה עוסק בעיצוב כל המערכת, לא רק חלקי הרכיב שלה. זה עוזר לקורא לחשוב על מערכות ML בצורה כזו שהם עומדים במבחן הזמן. Machine arning Systems Design: The Long-Term Perspection of Building Scalable and Refairable Models by Alexander Carrasco, Richard H. Wagan ו-Brant R. הספר Designing Machine arning Systems מספק מדריך מקיף ליצירת מערכת למידת מכונה ניתנת לחיזוק (ML), תוך שימת דגש על חשיבה ארוכת טווח ותכנון אסטרטגי. לסופרים, אלכסנדרה קארסקו, ריצ 'רד ווגן (Richard H. K. Waagan) וברנט וובר (Brent R. K. Webber), יש ניסיון רב בתחום, ומומחיותם זורחת בכרך מובנה ומרתק זה. החל מהבנת התפתחות הטכנולוגיה וכלה בפיתוח פרדיגמה אישית לניווט הנוף המורכב של הידע המודרני, הספר מציע מידע רב ערך לכל מי שעובד עם מערכות ML. הספר, Evolution of Technology and Its Impact on ML Systems מתחיל בכך שהוא מדגיש את החשיבות של חקר והבנת התפתחות הטכנולוגיה. ככל שהטכנולוגיה מתפתחת במהירות, חשוב להבין כיצד שינויים אלה עשויים להשפיע על מערכות ML. המחברים מסבירים כי פיתוח מוצלח של מערכת ML דורש התחשבות בהשלכות ארוכות הטווח של החלטות עכשוויות, במקום פשוט להתמקד ביתרונות לטווח קצר. גישה זו מבטיחה שהמערכות יישארו רלוונטיות ויועילות לאורך זמן, גם כשטכנולוגיות חדשות יופיעו ויוחלפו.''

.Bu kitap, sadece bileşen parçalarını değil, tüm sistemi tasarlamakla ilgilidir. Bu, okuyucunun ML sistemleri hakkında zaman testine dayanacak şekilde düşünmesine yardımcı olur. Makine Öğrenme stemleri Tasarımı: Ölçeklenebilir ve Onarılabilir Modeller Oluşturmanın Uzun Vadeli Perspektifi Alexander Carrasco, Richard H. C. Wagan ve Brent R. C. Webber tarafından. Makine Öğrenme stemlerinin Tasarlanması kitabı, uzun vadeli düşünme ve stratejik planlamayı vurgulayan ölçeklenebilir ve sürdürülebilir bir makine öğrenme (ML) sistemi oluşturmak için kapsamlı bir rehber sunmaktadır. Yazarlar, Alexandra Carrasco, Richard H. K. Wagan ve Brent R. K. Webber, bu alanda geniş deneyime sahipler ve uzmanlıkları bu iyi yapılandırılmış ve büyüleyici bir şekilde yazılmış ciltte parlıyor. Teknolojinin evrimini anlamaktan, modern bilginin karmaşık manzarasında gezinmek için kişisel bir paradigma geliştirmeye kadar, bu kitap ML sistemleri ile çalışan herkes için değerli bilgiler sunmaktadır. Teknolojinin Evrimi ve ML stemleri Üzerindeki Etkisi Kitap, teknolojinin evrimini incelemenin ve anlamanın önemini vurgulayarak başlar. Teknoloji hızla geliştikçe, bu değişikliklerin ML sistemlerini nasıl etkileyebileceğini anlamak önemlidir. Yazarlar, ML sisteminin başarılı bir şekilde geliştirilmesinin, sadece kısa vadeli faydalara odaklanmak yerine, mevcut kararların uzun vadeli sonuçlarının dikkate alınmasını gerektirdiğini açıklamaktadır. Bu yaklaşım, yeni teknolojiler ortaya çıksa ve mevcut teknolojiler değiştirilse bile, sistemlerin zaman içinde alakalı ve etkili kalmasını sağlar.

هذا الكتاب يدور حول تصميم النظام بأكمله، وليس فقط الأجزاء المكونة له. يساعد هذا القارئ على التفكير في أنظمة ML بطريقة تجعلها تصمد أمام اختبار الزمن. تصميم أنظمة التعلم الآلي: المنظور طويل المدى لبناء نماذج قابلة للتطوير والإصلاح بقلم ألكسندر كاراسكو وريتشارد إتش سي واجان وبرنت آر سي ويبر. يوفر كتاب تصميم أنظمة التعلم الآلي دليلاً شاملاً لإنشاء نظام تعلم آلي قابل للتطوير والصيانة (ML)، مع التركيز على التفكير طويل المدى والتخطيط الاستراتيجي. يتمتع المؤلفون، ألكسندرا كاراسكو، وريتشارد إتش كيه واجان، وبرنت آر كيه ويبر، بخبرة واسعة في هذا المجال، وتتألق خبرتهم في هذا المجلد المنظم جيدًا والمكتوب بشكل مذهل. من فهم تطور التكنولوجيا إلى تطوير نموذج شخصي للتنقل في المشهد المعقد للمعرفة الحديثة، يقدم هذا الكتاب معلومات قيمة لأي شخص يعمل مع أنظمة ML. تطور التكنولوجيا وتأثيرها على أنظمة ML يبدأ الكتاب بتسليط الضوء على أهمية دراسة وفهم تطور التكنولوجيا. مع تطور التكنولوجيا بسرعة، من المهم فهم كيفية تأثير هذه التغييرات على أنظمة ML. يوضح المؤلفون أن التطوير الناجح لنظام ML يتطلب النظر في العواقب طويلة المدى للقرارات الحالية، بدلاً من التركيز فقط على الفوائد قصيرة الأجل. ويكفل هذا النهج استمرار أهمية النظم وفعاليتها بمرور الوقت، حتى مع ظهور تكنولوجيات جديدة واستبدال التكنولوجيات القائمة.

이 책은 구성 요소 부품뿐만 아니라 전체 시스템 설계에 관한 것입니다. 이를 통해 독자는 시간 테스트를 견딜 수있는 방식으로 ML 시스템에 대해 생각할 수 있습니다. 기계 학습 시스템 설계: Alexander Carrasco, Richard H. C. Wagan 및 Brent R. C. Webber의 확장 가능 및 수리 가능한 모델 구축의 장기적인 관점. Designing Machine arning Systems 책은 장기적인 사고와 전략적 계획을 강조하면서 확장 가능하고 유지 관리 가능한 기계 학습 (ML) 시스템을 만드는 포괄적 인 안내서를 제공합니다. 저자, Alexandra Carrasco, Richard H. K. Wagan 및 Brent R. Webber는이 분야에서 광범위한 경험을 가지고 있으며, 잘 구조화되고 매혹적인 글에서 그들의 전문 지식이 빛을 발합니다. 기술의 진화를 이해하는 것부터 개인 패러다임 개발에 이르기까지 현대 지식의 복잡한 환경을 탐색하는이 책은 ML 시스템을 다루는 모든 사람에게 유용한 정보를 제공합니다. 기술의 진화와 ML 시스템에 미치는 영향 책은 기술의 진화를 연구하고 이해하는 것의 중요성을 강조함으로써 시작됩니다. 기술이 빠르게 발전함에 따라 이러한 변화가 ML 시스템에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 것이 중요합니다. 저자는 ML 시스템의 성공적인 개발에는 단순히 단기적인 이점에 초점을 맞추기보다는 현재 결정의 장기적인 결과를 고려해야한다고 설명합니다. 이 접근 방식은 새로운 기술이 등장하고 기존 기술이 교체 되더라도 시스템이 시간이 지남에 따라 관련성과 효과를 유지하도록합니다.

。この本は、その部品だけでなく、システム全体を設計することについてです。これは読者が時間のテストに立つような方法でMLシステムについて考えるのを助けます。機械学習システム設計：Alexander Carrasco、 Richard H。 C。 Wagan、 Brent R。C。 Webberによるスケーラブルで修復可能なモデルの長期的な視点。本書Designing Machine arning Systemsは、長期的な思考と戦略的計画を重視し、スケーラブルでメンテナンス可能な機械学習（ML）システムを作成するための包括的なガイドを提供します。著者のAlexandra Carrasco、 Richard H。K。 Wagan、 Brent R。K。 Webberは、この分野での豊富な経験を持ち、その専門知識はこのよく構造化された、魅力的に書かれたボリュームで輝いています。テクノロジーの進化を理解することから、個人的なパラダイムを開発し、現代の知識の複雑な風景をナビゲートすることまで、この本は、MLシステムを扱う人にとって貴重な情報を提供します。技術の進化とMLシステムへの影響本書は、技術の進化を研究し理解することの重要性を強調することから始まります。テクノロジーが急速に進化するにつれて、これらの変更がMLシステムにどのように影響するかを理解することが重要です。著者たちは、MLシステムの開発の成功には、単に短期的な利益に焦点を当てるのではなく、現在の決定の長期的な結果を考慮する必要があると説明している。このアプローチは、新しい技術が登場し、既存の技術が置き換えられても、システムが時間とともに関連性があり効果的であることを保証します。

.這本書側重於整個系統的設計，而不僅僅是其組成部分。這有助於讀者以經受時間考驗的方式思考ML系統。機器學習系統的設計：Alexander Carrasco，Richard H. C. Wagan和Brent R. C. Webber建立可擴展和可維護模型的長期前景。《機器學習系統設計》一書為構建可擴展和可維護的機器學習（ML）系統提供了詳盡的指南，強調了長期思維和戰略規劃。作者Alexandra Carrasco，Richard H.K. Wagan和Brent R.K. Webber在該領域擁有豐富的經驗，他們的經驗闡明了這本結構合理且令人著迷的著作。從了解技術的演變到開發個人範式以導航現代知識的復雜景觀，本書為使用ML系統的任何人提供了寶貴的信息。技術的演變及其對ML系統的影響本書首先強調了研究和理解技術演變過程的重要性。隨著技術的迅速發展，了解這些變化如何影響ML系統非常重要。作者解釋說，成功開發ML系統需要考慮當前決策的長期影響，而不僅僅是關註短期收益。這種方法可以確保系統隨著時間的推移保持相關性和有效性，即使出現了新技術並取代了現有技術。