🌎 Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications. Chip Huyen (2022)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 переводить бизнес-задачу в постановку ML-задачи и выбирать метрики;
🔵 строить пайплайны данных и разбираться в источниках утечки признаков;
🔵 организовывать обучение, версионирование и воспроизводимость экспериментов;
🔵 выбирать режим инференса: батчевый, онлайновый, на устройстве;
🔵 отслеживать дрейф данных и деградацию модели в проде;
🔵 выстраивать переобучение и оценивать компромиссы между стоимостью и качеством.

"Designing Machine Learning Systems" — книга про систему вокруг модели, а не про алгоритмы: обучение здесь лишь один этап из многих. Рассчитана на инженеров и лидов, которые уже умеют обучать модели, но выводят их в эксплуатацию; кода мало, акцент на архитектурных решениях и их последствиях. От курсов по ML отличается тем, что показывает, где системы ломаются после релиза.

🗄 Скачать курс

Backender