Шаблоны проектирования машинного обучения: решения распространенных проблем подготовки данных, построения моделей и MLOPS на русском

Представленные в этой книге шаблоны проектирования отражают лучшие практики и решения повторяющихся проблем в машинном обучении. Авторы, три инженера из Google, каталогизируют проверенные методы, помогающие специалистам по обработке данных решать распространенные проблемы на протяжении всего процесса машинного обучения. Эти шаблоны проектирования систематизируют опыт сотен экспертов в виде простых и доступных рекомендаций.

В этой книге вы найдете подробные объяснения 30 моделей представления данных и проблем, операционализации, повторяемости, воспроизводимости, гибкости, объяснимости и справедливости. Каждая модель включает описание проблемы, различные потенциальные решения и рекомендации по выбору наилучшего метода для вашей ситуации.

Вы научитесь:

• Выявление и устранение распространенных проблем при обучении, оценке и развертывании моделей машинного обучения.
• Представлять данные для различных типов моделей машинного обучения, включая эмбеддинги, кросс-признаки и многое другое.
• Выберите подходящий тип модели для решения конкретных задач.
• Создайте надежный цикл обучения, использующий контрольные точки, стратегию распределения и настройку гиперпараметров.
• Внедряйте масштабируемые системы машинного обучения, которые можно переобучать и обновлять в соответствии с новыми данными.
• Интерпретируйте прогнозы моделей для заинтересованных сторон и убедитесь, что модели справедливо относятся к пользователям.