設計機器學習系統: 迭代開發生產環境就緒的ML程式 (1版)

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特色 「簡而言之，這是關於如何在公司構建、部署和擴展機器學習模型以獲得最大影響的最佳書籍。 」 —Josh Wills WeaveGrid軟體工程師和前任Slack資料工程總監 「在蓬勃發展但混亂的生態系統中，提供了ML從端到端的原則性視角，既是地圖又是指南針；大型科技公司內外的從業者必讀。」 —Jacopo Tagliabue Coveo人工智慧總監 機器學習系統既複雜又獨特，複雜之處在於系統組件繁多，並涉及許多不同的持份者。獨特之處在於系統依賴資料，且資料在不同使用案例中大有不同。在本書，您將學習一種整體方法來設計可靠、可擴展、可維護，並能適應不斷變化環境和業務需求的機器學習系統。 Claypot AI的聯合創始人、作者Chip Huyen考慮了每項設計決策—如何處理和創建訓練資料、使用哪些功能、重新訓練模型的頻率以及監控範圍，讓系統全面達標。本書提出的迭代框架結合實際案例研究，案例背後具大量參考文獻支持。 本書將幫助您應對以下場景： ‧規劃資料並選擇正確的指標來解決業務問題 ‧自動化流程以持續開發、評估、部署和更新模型 ‧開發監控系統，以快速檢測和解決模型在生產環境可能遇到的問題 ‧構建跨用例服務的ML平台 ‧開發負責任的機器學習系統 作者 Chip Huyen 是實時機器學習平台Claypot AI的聯合創辦人。她曾於NVIDIA，Netflix，及Snorkel AI工作，從中幫助了全球最大型的機構開發和部署ML系統。Chip以自己在斯坦福大學任教的課程「CS 329s：機器學習系統設計」作為本書藍本。 目錄 前言 第1章 機器學習系統概覽 第2章 機器學習系統設計簡介 第3章 資料工程基礎 第4章 訓練資料 第5章 特徵工程 第6章 模型開發和離線評估 第7章 模型部署和預測服務 第8章 資料分布轉移和監控 第9章 在生產中持續學習和測試 第10章 MLOps 的基礎設施和工具 第11章 涉及人類的機器學習 結語 索引

從機器學習到人工智慧｜寫給Android/iOS程式師的ML/AI開發指南

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內容簡介 　　幫助Android/iOS開發者了解如何應用AI/機器學習技術開發app 　　如果無處可用，AI什麼都不是。在人手一機的時代裡，如何應用AI已經成為行動裝置App開發人員的必修課程。本書是你在主流行動裝置平台（iOS與Android）上應用機器學習技術開發相關app的最佳指南。 　　本書介紹機器學習的相關技術與工具，並引導你應用ML Kit、TensorFlow Lite與Core ML等工具，開發電腦視覺與文字辨識等應用機器學習技術的Android/iOS應用程式。 　　．介紹可以應用在行動裝置上的AI/ML相關技術 　　．建立為iOS和Android的機器學習模型 　　．應用ML Kit與TensorFlow Lite開發Android/iOS應用程式 　　．如何依據需求選擇技術與工具，如雲端或裝置端的取捨，以及API的選擇 　　．了解機器學習技術應用的上的隱私與道德考量 目錄 第一章 人工智慧 & 機器學習簡介 第二章 電腦視覺簡介 第三章 ML Kit 簡介 第四章 善用 ML Kit的電腦視覺Android App 第五章 善用 ML Kit的文字處理Android App 第六章 善用 ML Kit的電腦視覺iOS App 第七章 善用 ML Kit的文字處理iOS App 第八章 深入理解 TensorFlow Lite 第九章 建立自定義模型 第十章 使用自定義模型的 Android App 第十一章 使用自定義模型的 iOS App 第十二章 用 Firebase 來協助 App 產品化 第十三章 使用 Create ML 與 Core ML 的 iOS App 第十四章 行動 App 存取雲端模型 第十五章 行動 App 的道德面、公平性與隱私權考量