機械学習システムデザイン　実運用レベルのアプリケーションを実現する継続的反復プロセス

ビジネスとしての機械学習システムの設計や運用についての解説書。本書では、機械学習の最前線で活躍する著者の豊富な経験と知識に基づき、エンド・ツー・エンドの機械学習システムを設計・構築するための基本原則を明らかにします。訓練データの処理方法、特徴の使い方、モデルを再訓練する頻度、監視すべき項目…このような設計上の決定がシステム全体の目的達成にどのように寄与するのかを、実際のケーススタディを通じて理解します。機械学習プロジェクトを成功に導く上で必要な信頼性、拡張性、保守性、およびビジネス要件の変化への適応性を備えた機械学習システムを設計する包括的なアプローチを本書で学ぶことができます。

機械学習システム設計（デザイン）を業務での実践的な観点で解説！
ビジネスとしての機械学習システムの設計や運用についての解説書。本書では、機械学習の最前線で活躍する著者の豊富な経験と知識に基づき、エンド・ツー・エンドの機械学習システムを設計・構築するための基本原則を明らかにします。訓練データの処理方法、特徴の使い方、モデルを再訓練する頻度、監視すべき項目……このような設計上の決定がシステム全体の目的達成にどのように寄与するのかを、実際のケーススタディを通じて理解します。機械学習プロジェクトを成功に導く上で必要な信頼性、拡張性、保守性、およびビジネス要件の変化への適応性を備えた機械学習システムを設計する包括的なアプローチを本書で学ぶことができます。

※お届け日が変更になりました
8月9日→9月1日

目次

１章　機械学習システムの概要
２章　機械学習システム設計の概要
３章　データエンジニアリングの基礎知識
４章　訓練データ
５章　特徴エンジニアリング
６章　モデル開発とオフライン評価
７章　モデルのデプロイと予測サービス
８章　データ分布のシフトと監視
９章　実現場での継続学習とテスト
１０章　ＭＬＯｐｓにおけるインフラとツール
１１章　機械学習の人的側面
付録Ａ　機械学習システムを外部に提供する

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