书目

机器学习项目交付实战

内容简介

《机器学习项目交付实战》将介绍如何从模型和数据中获取**性能，帮助你构建稳定的数据管道。通过高效的可复用技术集合，来确保应用程序工作流程的顺利执行，以及提高模型的可维护性。基于数十年的良好软件工程实践，机器学习工程可确保你的机器学习系统具有弹性、适应性和可执行性。《机器学习项目交付实战》将介绍设计、构建和交付成功的机器学习项目的核心原则和上佳实践。你将了解很多软件工程技术，例如对原型进行实验和实施模块化设计，从而产生弹性架构和一致的跨团队沟通。基于作者丰富的经验，本书中的每一种方法都被成功地用于解决现实世界中的问题。●根据预期和预算确定机器学习项目的范围●为你的项目选择正确的技术路线●使你的代码库更易于理解，提升可维护性和可测试性●实现故障排除和日志系统的自动化

作者简介

BenWilson是一名机器学习工程师，曾担任过核工程技术员、半导体工艺工程师和数据科学家。十多年来，他一直在解决数据和开源工具方面的问题，在过去的4年里他帮助其他人完成相同的工作。他喜欢构建机器学习框架代码，帮助人们思考有挑战性的数据科学问题，并喜欢开怀大笑。

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