کتاب Machine Learning System Design

طراحی سیستم یادگیری ماشین: راهنمای جامع برای ساخت سیستم‌های قابل‌اعتماد و مقیاس‌پذیر

آشنایی با کتاب

کتاب طراحی سیستم یادگیری ماشین: با مثال‌های کامل، نوشته والری بابوشکین و آرسنی کراوچنکو، راهنمایی جامع برای مهندسان و دانشمندان داده است که می‌خواهند سیستم‌های یادگیری ماشین (ML) کارآمد، قابل‌اعتماد و مقیاس‌پذیر طراحی کنند. این کتاب با ارائه یک چارچوب گام‌به‌گام، شما را از جمع‌آوری نیازمندی‌ها تا استقرار و نگهداری سیستم‌های ML هدایت می‌کند. با مثال‌های واقعی، نکات شخصی و داستان‌های حرفه‌ای نویسندگان، این کتاب شما را برای موفقیت در طراحی سیستم‌های ML و مصاحبه‌های مرتبط آماده می‌کند.

چرا این کتاب را بخوانید؟

طراحی یک سیستم یادگیری ماشین فرایندی پیچیده است که نیازمند مهارت‌های متعدد، از تحلیل مسئله تا بهینه‌سازی استقرار، است. این کتاب با پوشش کامل مراحل طراحی، از جمله انتخاب معیارهای مناسب، مهندسی ویژگی‌ها و مدیریت خطاها، به شما کمک می‌کند تا سیستم‌های ML مقیاس‌پذیر و قابل‌نگهداری بسازید. نکات مصاحبه و داستان‌های واقعی از تجربیات نویسندگان، این کتاب را به منبعی بی‌نظیر برای مهندسان ML تبدیل کرده است.

ویژگی‌های کلیدی کتاب

بخش اول: مبانی طراحی سیستم ML

• اصول طراحی سیستم یادگیری ماشین: مروری بر چارچوب طراحی.

• آیا مسئله‌ای وجود دارد؟: تحلیل فضای مسئله برای انتخاب راه‌حل بهینه.

• تحقیق اولیه: بررسی پیش‌نیازها و امکانات.

• سند طراحی: تدوین برنامه جامع برای پروژه.

بخش دوم: معیارها و داده‌ها

• توابع زیان و معیارها: انتخاب معیارهای مناسب برای ارزیابی.

• جمع‌آوری مجموعه‌های داده: استراتژی‌های گردآوری داده.

• طرح‌های اعتبارسنجی: اطمینان از کیفیت داده‌ها.

• راه‌حل پایه: ایجاد یک مدل اولیه برای مقایسه.

بخش سوم: تحلیل و بهینه‌سازی

• تحلیل خطاها: شناسایی و رفع مشکلات مدل.

• خطوط لوله آموزش: طراحی فرایندهای آموزش کارآمد.

• ویژگی‌ها و مهندسی ویژگی: بهبود کیفیت داده‌ها.

• اندازه‌گیری و گزارش نتایج: ارائه عملکرد مدل.

بخش چهارم: استقرار و نگهداری

• ادغام: یکپارچه‌سازی سیستم ML با برنامه‌های موجود.

• نظارت و قابلیت اطمینان: تضمین پایداری سیستم.

• بهینه‌سازی خدمت‌رسانی و استنتاج: افزایش سرعت و کارایی.

• مالکیت و نگهداری: مدیریت بلندمدت سیستم.

کاربردهای عملی

این کتاب با مثال‌های واقعی، مانند طراحی سیستم‌های ML برای سناریوهای تجاری، شما را در حل مشکلات رایج مانند کمبود داده، خطاهای مدل و بهینه‌سازی عملکرد هدایت می‌کند. نکات مصاحبه طراحی سیستم ML و داستان‌های حرفه‌ای نویسندگان، به شما کمک می‌کند تا در پروژه‌های واقعی و مصاحبه‌های شغلی موفق شوید. این کتاب همچنین به شما می‌آموزد چگونه سیستم‌های ML را سبک، قابل‌نگهداری و قابل‌گسترش طراحی کنید.

درباره فناوری

این کتاب بر پایتون و ابزارهای استاندارد یادگیری ماشین مانند TensorFlow و scikit-learn تمرکز دارد. چارچوب ارائه‌شده در این کتاب با فناوری‌های مدرن ML، مانند خطوط لوله آموزش و ابزارهای نظارت، سازگار است و برای پروژه‌های مقیاس کوچک تا بزرگ قابل‌استفاده است.

مخاطبان کتاب

این کتاب برای مهندسان نرم‌افزار و دانشمندان داده با دانش پایه در مهندسی نرم‌افزار و یادگیری ماشین مناسب است. مثال‌ها در پایتون ارائه شده‌اند و نیازی به تجربه پیشرفته نیست.

درباره نویسندگان

والری بابوشکین، مدیر ارشد داده در BP، و آرسنی کراوچنکو، مهندس ارشد یادگیری ماشین در Instrumental، با سال‌ها تجربه در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های ML، دانش خود را با زبانی روان و داستان‌های حرفه‌ای در این کتاب به اشتراک گذاشته‌اند.