The book provides practical examples and case studies of successful implementation of machine learning systems designs that scale. It also explains how to use these techniques to create robust, maintainable, and scalable machine learning systems. The book covers topics such as data preprocessing, feature selection, model selection, hyperparameter tuning, model serving, deployment, monitoring, and maintenance. It also discusses the challenges of scaling up machine learning models and how to overcome them. The book is divided into three parts: the first part explores the principles of machine learning system design, the second part delves into the details of implementing reactive design solutions, and the third part provides practical examples and case studies of successful implementation of machine learning systems designs that scale. The book is written by two experienced practitioners who have worked on large-scale machine learning projects and have developed 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. They provide valuable insights and practical advice on how to build and deploy machine learning systems that can handle large amounts of data and scale to meet the needs of your organization. The book is essential reading for anyone working with machine learning systems, from beginners to advanced practitioners, and it will help you develop the skills and knowledge needed to create robust, maintainable, and scalable machine learning systems. Long detailed description of the plot: Machine Learning Systems Designs that scale is an exemplary guide that teaches you how to implement reactive design solutions in your machine learning systems to make them as reliable as a well-built web app or mobile app.

В книге приведены практические примеры и тематические исследования успешного внедрения систем машинного обучения, которые масштабируются. В нем также объясняется, как использовать эти методы для создания надежных, обслуживаемых и масштабируемых систем машинного обучения. Книга охватывает такие темы, как предварительная обработка данных, выбор функций, выбор модели, настройка гиперпараметров, обслуживание модели, развертывание, мониторинг и обслуживание. В нем также обсуждаются проблемы масштабирования моделей машинного обучения и способы их преодоления. Книга разделена на три части: первая часть исследует принципы проектирования систем машинного обучения, вторая часть углубляется в детали реализации реактивных проектных решений, а в третьей части приводятся практические примеры и тематические исследования успешной реализации проектов систем машинного обучения, которые масштабируются. Книга написана двумя опытными практиками, работавшими над масштабными проектами машинного обучения и выработавшими личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний как основы выживания человечества и выживания объединения людей в воюющем государстве. Они предоставляют ценную информацию и практические советы по созданию и развертыванию систем машинного обучения, которые могут обрабатывать большие объемы данных и масштабироваться в соответствии с потребностями организации. Книга является важным чтением для всех, кто работает с системами машинного обучения, от начинающих до опытных практиков, и она поможет вам развить навыки и знания, необходимые для создания надежных, ремонтопригодных и масштабируемых систем машинного обучения. Подробное описание сюжета: Системы машинного обучения Дизайн такого масштаба является образцовым руководством, которое учит вас, как внедрять реактивные дизайнерские решения в ваши системы машинного обучения, чтобы сделать их такими же надежными, как хорошо созданное веб-приложение или мобильное приложение.

livre fournit des exemples pratiques et des études de cas de la mise en œuvre réussie des systèmes d'apprentissage automatique qui sont à l'échelle. Il explique également comment utiliser ces techniques pour créer des systèmes d'apprentissage automatique fiables, maintenus et évolutifs. livre couvre des sujets tels que le pré-traitement des données, le choix des fonctions, le choix du modèle, la configuration des hyperparamètres, la maintenance du modèle, le déploiement, la surveillance et la maintenance. Il traite également des problèmes de mise à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique et des moyens de les surmonter. livre est divisé en trois parties : la première partie explore les principes de conception des systèmes d'apprentissage automatique, la deuxième partie est approfondie dans les détails de la mise en œuvre des solutions de conception réactives, et la troisième partie fournit des exemples pratiques et des études de cas de la mise en œuvre réussie des projets de systèmes d'apprentissage automatique qui sont à l'échelle. livre a été écrit par deux praticiens expérimentés qui ont travaillé sur des projets d'apprentissage automatique à grande échelle et ont développé un paradigme personnel de 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. Ils fournissent des informations précieuses et des conseils pratiques pour créer et déployer des systèmes d'apprentissage automatique qui peuvent traiter de grandes quantités de données et évoluer en fonction des besoins de votre organisation. livre est une lecture importante pour tous ceux qui travaillent avec des systèmes d'apprentissage automatique, des débutants aux praticiens expérimentés, et il vous aidera à développer les compétences et les connaissances nécessaires pour créer des systèmes d'apprentissage automatique fiables, réparables et évolutifs. Description détaillée de l'intrigue : Systèmes de Machine arning Un design de cette envergure est un guide exemplaire qui vous enseigne comment mettre en œuvre des solutions de conception réactives dans vos systèmes de Machine arning pour les rendre aussi fiables qu'une application Web ou une application mobile bien conçue.

libro ofrece ejemplos prácticos y estudios de casos de implementación exitosa de sistemas de aprendizaje automático que se están escalando. También explica cómo utilizar estas técnicas para crear sistemas de aprendizaje automático confiables, atendidos y escalables. libro cubre temas como el pre-procesamiento de datos, selección de funciones, selección de modelos, configuración de hiperparámetros, mantenimiento del modelo, implementación, monitoreo y mantenimiento. También discute los desafíos de escalar modelos de aprendizaje automático y cómo superarlos. libro se divide en tres partes: la primera parte explora los principios del diseño de sistemas de aprendizaje automático, la segunda parte profundiza en los detalles de la implementación de soluciones de diseño reactivo, y la tercera parte proporciona ejemplos prácticos y estudios de casos sobre la implementación exitosa de proyectos de sistemas de aprendizaje automático que escalan. libro está escrito por dos experimentados practicantes que trabajaron en proyectos de aprendizaje automático a gran escala y que desarrollaron 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 las personas en un estado en guerra. Proporcionan información valiosa y consejos prácticos para crear e implementar sistemas de aprendizaje automático que pueden procesar grandes cantidades de datos y escalar según las necesidades de la organización. libro es una lectura importante para todos los que trabajan con sistemas de aprendizaje automático, desde principiantes hasta profesionales experimentados, y le ayudará a desarrollar las habilidades y conocimientos necesarios para crear sistemas de aprendizaje automático confiables, reparables y escalables. Descripción detallada de la trama: stemas de aprendizaje automático Un diseño de esta magnitud es una guía ejemplar que le enseña cómo implementar soluciones de diseño reactivo en sus sistemas de aprendizaje automático para hacerlos tan confiables como una aplicación web o una aplicación móvil bien creada.

O livro traz exemplos práticos e estudos de caso sobre o sucesso da implementação de sistemas de aprendizado de máquina que são escalados. Ele também explica como usar estes métodos para criar sistemas de aprendizado de máquina confiáveis, atendidos e escaláveis. O livro abrange temas como pré-processamento de dados, escolha de funções, escolha de modelo, configuração de hiperparâmetros, manutenção de modelo, implantação, monitoramento e manutenção. Ele também discute os desafios de escalar modelos de aprendizado de máquina e como superá-los. O livro é dividido em três partes: a primeira parte explora os princípios da concepção de sistemas de aprendizagem de máquina; a segunda parte é aprofundada nos detalhes da implementação de soluções de projeto a jato; e a terceira parte apresenta exemplos práticos e estudos de caso sobre o sucesso de projetos de sistemas de aprendizado a máquina que são escalonados. O livro foi escrito por duas práticas experientes que trabalharam em grandes projetos de aprendizagem de máquinas e desenvolveram 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. Eles fornecem informações valiosas e conselhos práticos para a criação e implantação de sistemas de aprendizagem automática que podem processar grandes quantidades de dados e escalar de acordo com as necessidades da organização. O livro é uma leitura importante para todos os que trabalham com sistemas de aprendizagem de máquinas, desde iniciantes a praticantes experientes, e vai ajudá-lo a desenvolver as habilidades e conhecimentos necessários para criar sistemas de aprendizado de máquina confiáveis, reparáveis e escaláveis. Descrição detalhada da história: stemas de aprendizagem de máquina Design dessa dimensão é um guia exemplar que lhe ensina como implementar soluções de design a jato em seus sistemas de aprendizagem de máquinas para torná-las tão confiáveis como um aplicativo web bem criado ou um aplicativo móvel.

Il libro fornisce esempi pratici e studi di caso sul successo dell'implementazione dei sistemi di apprendimento automatico che vengono scalati. Spiega anche come utilizzare questi metodi per creare sistemi di apprendimento automatico affidabili, servibili e scalabili. Il libro comprende argomenti quali la pre-elaborazione dei dati, la scelta delle funzioni, la scelta del modello, la configurazione degli iperparametri, la manutenzione del modello, l'installazione, il monitoraggio e la manutenzione. discute anche di come scalare i modelli di apprendimento automatico e come superarli. Il libro è suddiviso in tre parti: la prima parte esamina i principi della progettazione dei sistemi di apprendimento automatico, la seconda parte approfondisce i dettagli dell'implementazione delle soluzioni progettuali reattive, mentre la terza parte fornisce esempi pratici e studi di caso sul successo dei progetti di apprendimento automatico che vengono scalati. Il libro è scritto da due esperti che hanno lavorato a grandi progetti di apprendimento automatico e hanno sviluppato un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna come base per la sopravvivenza dell'umanità e la sopravvivenza dell'unione umana in uno stato in guerra. Forniscono preziose informazioni e consigli pratici per la creazione e l'implementazione di sistemi di apprendimento automatico in grado di gestire grandi quantità di dati e scalare in base alle esigenze aziendali. Il libro è una lettura importante per tutti coloro che lavorano con sistemi di apprendimento automatico, dagli aspiranti agli esperti, e vi aiuterà a sviluppare le competenze e le conoscenze necessarie per creare sistemi di apprendimento automatico affidabili, riparabili e scalabili. Descrizione dettagliata della trama: stemi di apprendimento automatico Il design di questa portata è una guida esemplare che vi insegna come implementare soluzioni di design reattivo nei vostri sistemi di apprendimento automatico per renderli affidabili come un'applicazione web o un'applicazione mobile ben creata.

Das Buch liefert Praxisbeispiele und Fallstudien zur erfolgreichen Einführung skalierbarer Machine-arning-Systeme. Es erklärt auch, wie diese Techniken verwendet werden, um robuste, wartbare und skalierbare maschinelle rnsysteme zu erstellen. Das Buch behandelt Themen wie Datenvorverarbeitung, Funktionsauswahl, Modellauswahl, Hyperparametereinstellung, Modellpflege, Bereitstellung, Überwachung und Wartung. Es diskutiert auch die Herausforderungen der Skalierung von Machine-arning-Modellen und wie man sie überwinden kann. Das Buch ist in drei Teile unterteilt: Der erste Teil untersucht die Prinzipien des Designs von maschinellen rnsystemen, der zweite Teil geht auf die Details der Implementierung reaktiver Designlösungen ein und der dritte Teil bietet praktische Beispiele und Fallstudien zur erfolgreichen Implementierung von Projekten für maschinelle rnsysteme, die skalierbar sind. Das Buch wurde von zwei erfahrenen Praktikern geschrieben, die an großen Projekten des maschinellen rnens arbeiteten und ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben der Menschheit und das Überleben der Vereinigung von Menschen in einem kriegführenden Staat entwickelten. e bieten wertvolle Informationen und praktische Tipps für den Aufbau und die Bereitstellung von Machine-arning-Systemen, die große Datenmengen verarbeiten und an die Anforderungen des Unternehmens anpassen können. Das Buch ist eine wichtige ktüre für alle, die mit maschinellen rnsystemen arbeiten, vom Anfänger bis zum erfahrenen Praktiker, und es wird Ihnen helfen, die Fähigkeiten und das Wissen zu entwickeln, die e benötigen, um zuverlässige, wartbare und skalierbare maschinelle rnsysteme zu entwickeln. Ausführliche Beschreibung der Handlung: Machine-arning-Systeme Design dieser Größenordnung ist ein beispielhafter itfaden, der Ihnen beibringt, reaktive Designlösungen in Ihre Machine-arning-Systeme zu implementieren, um sie so zuverlässig wie eine gut erstellte Web- oder mobile App zu machen.

Książka zawiera praktyczne przykłady i studia przypadku udanej realizacji systemów uczenia maszynowego, które są skalowalne. Wyjaśnia również, jak wykorzystać te techniki do budowy solidnych, utrzymywalnych i skalowalnych systemów uczenia maszynowego. Książka obejmuje tematy takie jak wstępne przetwarzanie danych, wybór funkcji, wybór modelu, ustawienie hiperparametrów, utrzymanie modelu, wdrożenie, monitorowanie i konserwacja. Omawia również wyzwania związane ze skalowaniem modeli uczenia maszynowego i sposobów ich pokonywania. Książka podzielona jest na trzy części: pierwsza część bada zasady projektowania systemów uczenia maszynowego, druga część zagłębia się w szczegóły wdrażania reaktywnych rozwiązań projektowych, a trzecia część zawiera praktyczne przykłady i studia przypadku udanej realizacji projektów systemów uczenia maszynowego, które są skalowane. Książka została napisana przez dwóch doświadczonych praktyków, którzy pracowali nad wielkoskalowymi projektami uczenia maszynowego i opracowali osobisty paradygmat postrzegania technologicznego procesu rozwijania nowoczesnej wiedzy jako podstawy do przetrwania ludzkości i przetrwania zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. Zapewniają one cenne spostrzeżenia i praktyczne wskazówki dotyczące budowania i wdrażania systemów uczenia maszynowego, które mogą przetwarzać duże ilości danych i skali do potrzeb organizacji. Książka jest niezbędna dla każdego, kto pracuje z systemami uczenia maszynowego, od początkujących do doświadczonych praktyków, i pomoże Ci rozwijać umiejętności i wiedzę, których potrzebujesz, aby zbudować niezawodne, naprawde i skalowalne systemy uczenia maszynowego. Szczegóły fabuły: Systemy uczenia maszynowego Konstrukcja tej wielkości jest wzorcowym przewodnikiem, który uczy Cię, jak włączyć reaktywne rozwiązania projektowe do systemów uczenia maszynowego, aby uczynić je tak wytrzymałymi jak dobrze zbudowana aplikacja internetowa lub mobilna.

הספר מספק דוגמאות מעשיות ומקרים של מחקרים על יישומים מוצלחים של מערכות למידה של מכונה היא גם מסבירה כיצד להשתמש בטכניקות אלה כדי לבנות מערכות למידת מכונה חזקות וניתנות לחיזוק. הספר מכסה נושאים כמו עיבוד נתונים, בחירת מאפיינים, בחירת מודלים, הגדרת מדדים, תחזוקת מודלים, פריסה, ניטור ותחזוקה. היא גם דנה באתגרים של מודלים למידת מכונות מדד וכיצד להתגבר עליהם. הספר מחולק לשלושה חלקים: החלק הראשון בוחן את עקרונות התכנון של מערכות למידה של מכונות, החלק השני מתעמק בפרטים של יישום פתרונות תכנון תגובתיים, והחלק השלישי מספק דוגמאות מעשיות ומחקרים של היישום המוצלח של מיזמי מערכות למידה של מכונות. הספר נכתב על ידי שני עסקנים מנוסים שעבדו על פרויקטי למידת מכונה בקנה מידה גדול ופיתחו פרדיגמה אישית לתפישת התהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני כבסיס להישרדות האנושות ולהישרדות של איחוד אנשים במצב לוחם. הם מספקים תובנות יקרות ערך וטיפים מעשיים לבניית ופריסת מערכות למידת מכונה שיכולות לעבד כמויות גדולות של נתונים וקנה מידה לצורכי הארגון. הספר הוא קריאה חיונית לכל מי שעובד עם מערכות למידה של מכונה, החל ממתחילים וכלה בתרגולים מנוסים, והוא יעזור לך לפתח את המיומנויות והידע שאתה צריך פרטי עלילה: מערכת למידת מכונה (באנגלית: Machine arning Systems A) היא מדריך למופת המלמד אתכם כיצד לשלב פתרונות לתכנון ריאקטיבי במערכות למידת המכונה שלכם''

Kitap, ölçeklenebilir makine öğrenme sistemlerinin başarılı bir şekilde uygulanmasına ilişkin pratik örnekler ve vaka çalışmaları sunmaktadır. Ayrıca, bu tekniklerin sağlam, sürdürülebilir ve ölçeklenebilir makine öğrenme sistemleri oluşturmak için nasıl kullanılacağını da açıklar. Kitap, veri ön işleme, özellik seçimi, model seçimi, hiper parametrelerin ayarlanması, model bakımı, dağıtım, izleme ve bakım gibi konuları kapsar. Ayrıca, makine öğrenimi modellerini ölçeklendirmenin zorluklarını ve bunların nasıl üstesinden gelineceğini tartışıyor. Kitap üç bölüme ayrılmıştır: ilk bölüm makine öğrenimi sistemlerinin tasarım ilkelerini araştırır, ikinci bölüm reaktif tasarım çözümlerinin uygulanmasının ayrıntılarını inceler ve üçüncü bölüm, makine öğrenimi sistemlerinin başarılı bir şekilde uygulanmasının pratik örneklerini sunar. Kitap, büyük ölçekli makine öğrenme projeleri üzerinde çalışan ve modern bilginin insanlığın hayatta kalması ve savaşan bir durumda insanların birleşmesinin hayatta kalması için temel olarak geliştirilmesinin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştiren iki deneyimli uygulayıcı tarafından yazılmıştır. Büyük miktarda veriyi işleyebilen ve bir kuruluşun ihtiyaçlarına göre ölçeklendirebilen makine öğrenme sistemleri oluşturmak ve uygulamak için değerli bilgiler ve pratik ipuçları sağlarlar. Kitap, yeni başlayanlardan deneyimli uygulayıcılara kadar makine öğrenme sistemleriyle çalışan herkes için önemli bir okumadır ve güvenilir, onarılabilir ve ölçeklenebilir makine öğrenme sistemleri oluşturmak için ihtiyaç duyduğunuz bilgi ve becerileri geliştirmenize yardımcı olacaktır. Bu büyüklükteki bir tasarım, reaktif tasarım çözümlerini, iyi yapılandırılmış bir web veya mobil uygulama kadar sağlam hale getirmek için makine öğrenme sistemlerinize nasıl dahil edeceğinizi öğreten örnek bir kılavuzdur.

يقدم الكتاب أمثلة عملية ودراسات حالة عن التنفيذ الناجح لأنظمة التعلم الآلي القابلة للتطوير. كما يشرح كيفية استخدام هذه التقنيات لبناء أنظمة تعلم آلي قوية وقابلة للصيانة وقابلة للتطوير. يغطي الكتاب مواضيع مثل المعالجة المسبقة للبيانات، واختيار الميزات، واختيار النماذج، ووضع مقاييس فرط البرامجية، وصيانة النماذج، والنشر، والمراقبة، والصيانة. كما يناقش تحديات توسيع نطاق نماذج التعلم الآلي وكيفية التغلب عليها. ينقسم الكتاب إلى ثلاثة أجزاء: الجزء الأول يستكشف مبادئ تصميم أنظمة التعلم الآلي، والجزء الثاني يتعمق في تفاصيل تنفيذ حلول التصميم التفاعلية، والجزء الثالث يقدم أمثلة عملية ودراسات حالة للتنفيذ الناجح لمشاريع أنظمة التعلم الآلي التي تم توسيعها. كتب الكتاب اثنان من الممارسين ذوي الخبرة الذين عملوا في مشاريع التعلم الآلي على نطاق واسع ووضعوا نموذجًا شخصيًا لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة كأساس لبقاء البشرية وبقاء توحيد الناس في حالة حرب. إنها توفر رؤى قيمة ونصائح عملية لبناء ونشر أنظمة التعلم الآلي التي يمكنها معالجة كميات كبيرة من البيانات والحجم وفقًا لاحتياجات المؤسسة. يعد الكتاب قراءة أساسية لأي شخص يعمل مع أنظمة التعلم الآلي، من المبتدئين إلى الممارسين ذوي الخبرة، وسيساعدك على تطوير المهارات والمعرفة التي تحتاجها لبناء أنظمة تعلم آلي موثوقة وقابلة للإصلاح وقابلة للتطوير. تفاصيل الحبكة: أنظمة التعلم الآلي التصميم بهذا الحجم هو دليل نموذجي يعلمك كيفية دمج حلول التصميم التفاعلية في أنظمة التعلم الآلي الخاصة بك لجعلها قوية مثل الويب أو تطبيق الهاتف المحمول المصمم جيدًا.

이 책은 확장 가능한 기계 학습 시스템의 성공적인 구현에 대한 실용적인 예와 사례 연구를 제공합니다. 또한 이러한 기술을 사용하여 강력하고 유지 관리 가능하며 확장 가능한 머신 러닝 시스템을 구축하는 방법을 설명합니 이 책은 데이터 사전 처리, 기능 선택, 모델 선택, 하이퍼 매개 변수 설정, 모델 유지 보수, 배포, 모니터링 및 유지 보수와 같은 주제를 다룹니다. 또한 머신 러닝 모델 스케일링의 과제와이를 극복하는 방법에 대해서도 설명합니다. 이 책은 세 부분으로 나뉩니다. 첫 번째 부분은 머신 러닝 시스템의 설계 원리를 탐구하고, 두 번째 부분은 반응성 설계 솔루션의 구현에 대한 세부 사항을 탐구하며, 세 번째 부분은 성공적인 구현에 대한 실질적인 예와 사례 연구를 제공합니다. 크기계 학습 시스템 프로젝트. 이 책은 대규모 머신 러닝 프로젝트를 수행하고 인류의 생존과 사람들의 통일의 생존을위한 기초로 현대 지식을 개발하는 기술 과정에 대한 인식을위한 개인 패러다임을 개발 한 두 명의 숙련 된 실무자에 의해 작성되었습니다. 전쟁 상태. 그들은 많은 양의 데이터를 처리하고 조직의 요구에 맞게 확장 할 수있는 기계 학습 시스템을 구축하고 배치하기위한 귀중한 통찰력과 실용적인 팁을 제공합니 이 책은 초보자부터 숙련 된 실무자에 이르기까지 머신 러닝 시스템을 사용하는 모든 사람에게 필수적인 독서이며 신뢰할 수 있고 수리 가능하며 확장 가능한 머신 러닝 시스템을 구축하는 데 필요한 기술과 지식을 개발하는 데 도움이됩니다 플롯 세부 정보: 머신 러닝 시스템 이 크기의 디자인은 반응성 디자인 솔루션을 머신 러닝 시스템에 통합하여 잘 구축 된 웹 또는 모바일 앱만큼 강력하게 만드는 방법을 알려주는 모범적 인 안내서입니다.

この本は、スケーラブルな機械学習システムの成功した実装の実例とケーススタディを提供します。また、これらの技術を使用して、堅牢で保守可能でスケーラブルな機械学習システムを構築する方法も説明しています。データの前処理、フィーチャーの選択、モデルの選択、ハイパーパラメータの設定、モデルのメンテナンス、展開、監視、メンテナンスなどのトピックについて説明しています。また、機械学習モデルのスケーリングの課題とそれを克服する方法についても説明します。本書は3つの部分に分かれています。第1部は機械学習システムの設計原理を探求し、第2部は反応設計ソリューションの実装の詳細を掘り下げ、第3部は機械学習システムプロジェクトの成功事例とスケール化された実装事例を提供します。この本は、大規模な機械学習プロジェクトに取り組んだ2人の経験豊富な実践者によって書かれ、人類の生存と戦争状態における人々の統一の生存の基礎として近代的な知識を開発する技術プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発しました。大量のデータを処理し、組織のニーズに合わせて拡張できる機械学習システムを構築し、導入するための貴重な洞察と実用的なヒントを提供します。この本は、初心者から経験豊富な実践者まで、機械学習システムを扱う人にとって不可欠な読書であり、信頼性が高く修復可能でスケーラブルな機械学習システムを構築するために必要なスキルと知識を開発するのに役立ちます。Plot Details： Machine arning Systemsこのマグニチュードのデザインは、リアクティブな設計ソリューションを機械学習システムに組み込んで、構築されたWebまたはモバイルアプリと同じくらい堅牢にする方法を教えてくれる模範的なガイドです。

本書提供了成功實施可擴展的機器學習系統的實例和案例研究。它還解釋了如何使用這些技術來創建可靠，可維護和可擴展的機器學習系統。該書涵蓋了諸如數據預處理，功能選擇，模型選擇，超參數設置，模型維護，部署，監視和維護等主題。它還討論了擴大機器學習模型的問題以及如何克服這些問題。本書分為三個部分：第一部分探討了機器學習系統的設計原理，第二部分深入探討了反應式設計解決方案的實施細節，第三部分提供了成功實施正在擴展的機器學習系統項目的實例和案例研究。該書由兩位經驗豐富的從業者撰寫，他們致力於大規模的機器學習項目，並發展了個人範式，將現代知識的技術發展視為人類生存和人類在交戰國家團結生存的基礎。它們為構建和部署機器學習系統提供了寶貴的見解和實用建議,這些系統可以處理大量數據並根據組織的需求進行擴展。這本書對於從初學者到經驗豐富的從業人員在機器學習系統中工作的每個人來說都是重要的閱讀，它將幫助您發展創建可靠，可維護和可擴展的機器學習系統所需的技能和知識。詳細的情節描述：機器學習系統這種規模的設計是一個典範指南,教導您如何將反應式設計解決方案引入您的機器學習系統,使它們與構建良好的Web應用程序或移動應用程序一樣可靠。