Diseño de sistemas de machine learning

Sinopsis del producto

Los sistemas de aprendizaje automático, en inglés machine learning, implican el uso de métodos, algoritmos y procesos complejos que constan de muchos componentes diferentes; además, dependen de datos que varían considerablemente de un caso a otro. Con este libro aprenderá un método integral para diseñar sistemas de aprendizaje automático fiables, escalables, fáciles de mantener y adaptables a los entornos dinámicos y a los requisitos empresariales.

la autora chip huyen, cofundadora de claypot AI, considera cada decisión de diseño en su contexto para determinar la manera como este puede ayudar a su sistema. Analiza desde cómo procesar y crear datos de formación, hasta qué atributos utilizar, con qué frecuencia volver a formar los modelos y qué elementos supervisar.

en el marco iterativo de este libro se utilizan estudios de casos reales respaldados por referencias amplias que le ayudarán a alcanzar sus objetivos. Así pues, gracias a esta lectura conocerá: • la ingeniería de datos y la elección de las métricas adecuadas para resolver un problema empresarial.

• la automatización del proceso de desarrollo, evaluación, instalación y actualización de los modelos.

• el desarrollo de un sistema de supervisión para detectar y resolver rápidamente los problemas que pueda encontrarse con sus modelos en funcionamiento.

• la arquitectura de una plataforma de aprendizaje automático que sirva para todos los casos.

• el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático responsables.

autores

chip huyen

cofundadora de claypot AI, una plataforma de aprendizaje automático en tiempo real. A través de su trabajo en nvidia, netflix y snorkel AI, ha ayudado a algunas de las organizaciones más grandes del mundo a desarrollar e implementar sus sistemas de aprendizaje automático. Chip basó este libro en sus apuntes para CS 329S: diseño de sistemas de aprendizaje automático, un curso que imparte en la universidad de stanford.

contenido

prefacio ...................................................................... Ix
1. Panorama de los sistemas de aprendizaje
automático ................................................................. 1
2. Introducción al diseño de sistemas de aprendizaje
automático. .............................................................. 25
3. Fundamentos de la ingeniería de datos
.................................................................................. 47
4. Datos de formación ............................................. 81
5. Creación de atributos .......................................... 121
6. Desarrollo de modelos y evaluación fuera de línea
................................................................................ 149
7. Servicio de predicción y puesta en marcha de
modelos ................................................................. 191
8. Cambios y monitoreo de la distribución de los datos
................................................................................ 225
9. Aprendizaje continuo y pruebas en producción . 265
10. Infraestructura y herramientas para mlops .. 297
11. El lado humano del aprendizaje automático.... 337
12. Epílogo ............................................................. 361

9788426736956

Huyen, Chip

Machine Learning, Mlops, Diseño De Sistemas, Ingeniería De Datos, Despliegue De Modelos, Arquitectura Ia