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構建可靠的機器學習系統

作者：(美)凱茜·陳//(愛爾蘭)尼爾·理查德·墨菲//(美)克蘭蒂·帕里薩//D.斯卡利//托德·安德伍德|責編:王春華|譯者:林然//王薇//王禕//秦正一
出版社：機械工業
ISBN：9787111772187

出版日期：2025/03/01
裝幀：平裝
頁數：316

人民幣：RMB 139 元售價：元

內容大鋼

本書融合作者構建、運維和擴展大型機器學習系統的經驗，通過豐富的示例，詳細講解如何運行高效、可靠的機器學習系統。本書首先概述機器學習相關概念和數據管理原則，涵蓋數據管理、機器學習模型、評估質量、特徵、公平性、隱私等主題；然後介紹機器學習模型及其生命周期；最後講述如何將機器學習引入組織，以及引入后組織會發生什麼等複雜問題。

作者介紹

(美)凱茜·陳//(愛爾蘭)尼爾·理查德·墨菲//(美)克蘭蒂·帕里薩//D.斯卡利//托德·安德伍德|責編:王春華|譯者:林然//王薇//王禕//秦正一

序
前言
第1章  引言
  1.1  機器學習的生命周期
    1.1.1  數據收集與分析
    1.1.2  機器學習訓練管道
    1.1.3  構建與驗證應用程序
    1.1.4  質量和性能評估
    1.1.5  定義與度量服務等級目標
    1.1.6  發布
    1.1.7  監控和反饋循環
  1.2  循環中的教訓
第2章  數據管理原則
  2.1  數據即責任
  2.2  機器學習管道的數據敏感性
  2.3  數據的階段
    2.3.1  創建
    2.3.2  提取
    2.3.3  處理
    2.3.4  存儲
    2.3.5  管理
    2.3.6  分析與可視化
  2.4  數據可靠性
    2.4.1  持久性
    2.4.2  一致性
    2.4.3  版本控制
    2.4.4  性能
    2.4.5  可用性
  2.5  數據完整性
    2.5.1  安全性
    2.5.2  隱私
    2.5.3  政策與合規
  2.6  總結
第3章  模型的基本介紹
  3.1  什麼是模型
  3.2  基本的模型創建工作流
  3.3  模型架構、模型定義與訓練過的模型
  3.4  漏洞在哪裡
    3.4.1  訓練數據
    3.4.2  標籤
    3.4.3  訓練方法
  3.5  基礎設施及管道
    3.5.1  平台
    3.5.2  特徵生成
    3.5.3  升級和修復
  3.6  對任何模型提出的一系列實用問題
  3.7  一個機器學習系統示例
    3.7.1  紗線產品點擊預測模型
    3.7.2  特徵
    3.7.3  特徵標籤

    3.7.4  模型更新
    3.7.5  模型服務
    3.7.6  常見故障
  3.8  總結
第4章  特徵與訓練數據
  4.1  特徵
  ……
第5章  評估模型的有效性和質量
第6章  機器學習系統中的公平性、隱私和道德
第7章  訓練系統
第8章  服務
第9章  模型的監控和可觀測性
第10章  持續機器學習
第11章  事故響應
第12章  產品和機器學習如何交互
第13章  將機器學習集成到你的組織中
第14章  實用的機器學習組織實施示例
第15章  案例研究：實踐中的MLOps

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