　　機器學習係統既複雜又獨特，複雜之處在於係統組件繁多，並涉及許多不同的持份者。獨特之處在於係統依賴資料，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係統。

　　Claypot AI的聯閤創始人、作者Chip Huyen考慮瞭每項設計決策—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，讓係統全麵達標。本書提齣的迭代框架結閤實際案例研究，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
　　‧開發監控係統，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平颱
　　‧開發負責任的機器學習係統

名人推薦

　　「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係統中，提供瞭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）

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