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運用設計模式的最佳設計、建構與維護方法
滿載機器學習系統實用化所需的設計、開發、維護知識
適合AI工程師、系統工程師
本書旨在提供一個全方位的指南,幫助讀者將機器學習真正應用於實際的商業環境中。
企業的核心是經營事業而不能僅只於研究,所以讓機器學習實用化所需的工程技術與知識,與機器學習的學術研究同樣重要,甚至更加重要。而要讓機器學習快速實用化且變得更加方便,就需要建置各種系統。
本書主要在講述前著《AI開發的機器學習系統設計模式》未能觸及的內容,特別是如何在商業環境中建立機器學習系統,包括定義商業場合的使用情境、建構工作流程與系統,並且強調機器學習系統的實際應用,以及會遇到的問題,詳盡解說如何將機器學習整合到現有的運行系統和工作流程中。
市面上雖然有許多介紹機器學習模型建構與使用方式的書籍,卻很少有針對系統建置的說明。因此,本書的重點在於讓機器學習能夠真正付諸實用,包括課題設定、工作流程設計以及系統建置方法。
本書不僅介紹機器學習模型,更著重於建立應用機器學習所需的前台、後台、基礎架構、管線、BI工具等。
主要內容包括:
.定義商業應用場景:介紹不同的商業情境及如何在這些情境中應用機器學習。
.建構工作流程與系統:不僅限於機器學習模型,還包括前台、後台、基礎架構、管線、BI工具及其他相關軟體的建立。
.解決現有書籍的不足:現有書籍多專注於技術和實例,但很少介紹驅動機器學習的系統建構方法。本書彌補這一不足。
.課題設定和系統嵌入:介紹如何設定機器學習要解決的課題,並將其嵌入系統和日常業務活動中。
.實例與應用:書中包含作者自製的智慧型手機App、後台、批次系統及相關資料的實例,並提供實際運作的系統示範。
.前著延伸:本書是《AI開發的機器學習系統設計模式》的延續,涵蓋了前著未涉及的部分,如課題設定和系統嵌入方法。
.綜合技術學習:讀者能通過個案研究學會課題設定、工作流程設計、系統開發及團隊建置等技術。
提供下列需求度較高的機器學習系統範例
.需求預測系統
.違規偵測系統
透過案例,學習機器學習實用化所需的內容
.課題設置
.工作流程設計
.系統開發
.團隊設計
運用設計模式的最佳設計、建構與維護方法
滿載機器學習系統實用化所需的設計、開發、維護知識
適合AI工程師、系統工程師
本書旨在提供一個全方位的指南,幫助讀者將機器學習真正應用於實際的商業環境中。
企業的核心是經營事業而不能僅只於研究,所以讓機器學習實用化所需的工程技術與知識,與機器學習的學術研究同樣重要,甚至更加重要。而要讓機器學習快速實用化且變得更加方便,就需要建置各種系統。
本書主要在講述前著《AI開發的機器學習系統設計模式》未能觸及的內容,特別是如何在商業環境中建立機器學習系統,包括定義商業場合的使用情境、建構工作流程與系統,並且強調機器學習系統的實際應用,以及會遇到的問題,詳盡解說如何將機器學習整合到現有的運行系統和工作流程中。
市面上雖然有許多介紹機器學習模型建構與使用方式的書籍,卻很少有針對系統建置的說明。因此,本書的重點在於讓機器學習能夠真正付諸實用,包括課題設定、工作流程設計以及系統建置方法。
本書不僅介紹機器學習模型,更著重於建立應用機器學習所需的前台、後台、基礎架構、管線、BI工具等。
主要內容包括:
.定義商業應用場景:介紹不同的商業情境及如何在這些情境中應用機器學習。
.建構工作流程與系統:不僅限於機器學習模型,還包括前台、後台、基礎架構、管線、BI工具及其他相關軟體的建立。
.解決現有書籍的不足:現有書籍多專注於技術和實例,但很少介紹驅動機器學習的系統建構方法。本書彌補這一不足。
.課題設定和系統嵌入:介紹如何設定機器學習要解決的課題,並將其嵌入系統和日常業務活動中。
.實例與應用:書中包含作者自製的智慧型手機App、後台、批次系統及相關資料的實例,並提供實際運作的系統示範。
.前著延伸:本書是《AI開發的機器學習系統設計模式》的延續,涵蓋了前著未涉及的部分,如課題設定和系統嵌入方法。
.綜合技術學習:讀者能通過個案研究學會課題設定、工作流程設計、系統開發及團隊建置等技術。
提供下列需求度較高的機器學習系統範例
.需求預測系統
.違規偵測系統
透過案例,學習機器學習實用化所需的內容
.課題設置
.工作流程設計
.系統開發
.團隊設計
