ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
Best Practices for ML Practitioners
کتاب راهنمای عملی برای تیمهای ماشین یادگیری منبعی جامع و کاربردی برای دادهکاوان، مهندسان ماشین یادگیری و مدیران آنها است که به دنبال تسریع در ارائه راهحلهای ماشین یادگیری و ایجاد اپلیکیشنهای هوشمند با رویکردی مدرن هستند. این کتاب، نوشتهی دیوید تان، آدا لئونگ و دیو کالز، متخصصان برجسته در حوزه داده و ماشین یادگیری، تکنیکهای آزمایششدهای را ارائه میدهد که به تیمها کمک میکند تا چالشهای رایج در توسعه سیستمهای ML را پشت سر بگذارند. با تمرکز بر مهندسی نرمافزار، تحویل ناب (Lean Delivery) و روشهای MLOps، این کتاب راهنمایی عملی برای بهبود جریان کاری، کاهش اتلاف وقت و منابع، و ایجاد محصولات باکیفیت ارائه میدهد.
این کتاب به شما کمک میکند تا با استفاده از بهترین شیوههای مهندسی نرمافزار و رویکردهای ناب، اپلیکیشنهای ماشین یادگیری را بهصورت سریعتر و قابلاعتمادتر توسعه دهید. با مطالعه این کتاب، شما:
با تست خودکار سیستمهای ML آشنا میشوید و یاد میگیرید چگونه کدهای مشکلدار را بازسازی کنید.
از روشهای MLOps و CI/CD برای تسریع چرخههای آزمایش و بهبود قابلیت اطمینان راهحلهای ML استفاده خواهید کرد.
با تحویل ناب و روشهای تولید محصول آشنا میشوید تا محصولی متناسب با نیاز کاربران بسازید.
ساختارهای تیمی مناسب و تکنیکهای همکاری درونتیمی و بینتیمی را کشف میکنید که جریان سریع، کاهش بار شناختی و مقیاسپذیری ML را در سازمان شما تضمین میکند.
این کتاب برای دادهکاوان، مهندسان ML و مدیرانی که میخواهند از پتانسیل کامل ماشین یادگیری برای توسعه محصولات هوشمند بهره ببرند، یک منبع ضروری است. اگر به دنبال راهی برای بهبود عملکرد تیم خود و ارائه محصولات ML با کیفیت بالا هستید، این کتاب راهنمای شماست.
یادگیری اصول MLOps: با روشهای مدرن عملیات ماشین یادگیری آشنا شوید و چرخههای توسعه و استقرار را بهینه کنید.
تست خودکار و بازسازی کد: تکنیکهای پیشرفته برای تست سیستمهای ML و مدیریت بدهی فنی را بیاموزید.
تحویل ناب و محصولمحور: با استفاده از رویکردهای ناب، محصولی بسازید که نیازهای واقعی کاربران را برآورده کند.
ساختارهای تیمی موثر: با مدلهای تیمی مناسب برای پروژههای ML آشنا شوید تا همکاری و بهرهوری تیم را افزایش دهید.
کاهش بار شناختی: تکنیکهایی برای سادهسازی فرآیندها و کاهش پیچیدگی در پروژههای ML یاد بگیرید.
مقیاسپذیری در سازمان: روشهایی برای گسترش پروژههای ML در سطح سازمان با حفظ کیفیت و سرعت کشف کنید.
کتاب راهنمای عملی برای تیمهای ماشین یادگیری با رویکردی عملی و مبتنی بر تجربیات واقعی، شما را در مسیری روشن برای توسعه و مدیریت پروژههای ML هدایت میکند. این کتاب به سه بخش اصلی تقسیم شده است که هر یک جنبهای کلیدی از توسعه ماشین یادگیری را پوشش میدهد:
بخش اول: محصول و تحویل
در این بخش، با روشهای تحویل محصول و اصول ناب آشنا میشوید. فصل دوم کتاب بهطور خاص به روشهای محصول و تحویل برای تیمهای ML میپردازد و به شما نشان میدهد چگونه با تمرکز بر نیازهای کاربر، محصولات هوشمندی بسازید که ارزش واقعی خلق کنند.
بخش دوم: مهندسی
این بخش بر جنبههای فنی توسعه سیستمهای ML تمرکز دارد. موضوعات کلیدی شامل:
مدیریت وابستگیها: اصول و ابزارهای مدیریت وابستگیها در فصول سوم و چهارم بررسی میشوند.
تست خودکار: فصل پنجم به شما میآموزد چگونه با تست خودکار، بدون ایجاد اختلال در سیستم، سریعتر حرکت کنید.
تست مدلهای ML: فصل ششم بهطور اختصاصی به تست مدلهای ماشین یادگیری میپردازد.
بهینهسازی ویرایشگر کد: فصل هفتم تکنیکهای سادهای برای افزایش بهرهوری با ویرایشگر کد ارائه میدهد.
مدیریت بدهی فنی: فصل هشتم به شما کمک میکند تا با بازسازی و مدیریت بدهی فنی، کدهای تمیز و قابل نگهداری بنویسید.
MLOps و تحویل مداوم (CD4ML): فصل نهم یک نقشه جامع برای پیادهسازی MLOps و CI/CD در پروژههای ML ارائه میدهد.
بخش سوم: تیمها
این بخش به پویایی تیمها و سازمانهای موثر در حوزه ML میپردازد.
اجزای تیمهای موفق ML: فصل دهم به بررسی اصول و روشهای ساخت تیمهای کارآمد ML میپردازد.
سازمانهای موثر ML: فصل یازدهم راهکارهایی برای مقیاسپذیری و مدیریت پروژههای ML در سطح سازمان ارائه میدهد.
کتاب راهنمای عملی برای تیمهای ماشین یادگیری برای طیف گستردهای از متخصصان و علاقهمندان به حوزه ماشین یادگیری مناسب است:
دادهکاوان (Data Scientists): افرادی که میخواهند مدلهای ML را بهصورت عملی و با قابلیت اطمینان بالا به تولید برسانند.
مهندسان ماشین یادگیری (ML Engineers): متخصصانی که به دنبال بهبود فرآیندهای مهندسی و استقرار مدلهای ML هستند.
مدیران و رهبران تیمهای ML: افرادی که میخواهند تیمهای خود را برای ارائه سریعتر و کارآمدتر محصولات هدایت کنند.
توسعهدهندگان نرمافزار: افرادی که با اصول مهندسی نرمافزار آشنا هستند و میخواهند آنها را در پروژههای ML به کار ببرند.
علاقهمندان به MLOps: افرادی که به دنبال یادگیری بهترین شیوههای عملیات ماشین یادگیری و CI/CD هستند.
این کتاب با ترکیب تجربیات واقعی نویسندگان از پروژههای متعدد ML و اصول آزمایششده مهندسی نرمافزار، یک راهنمای عملی و کاربردی ارائه میدهد. برخلاف بسیاری از منابع که تنها بر جنبههای فنی مدلسازی تمرکز دارند، این کتاب رویکردی جامع دارد و به جنبههای محصول، مهندسی و تیمسازی میپردازد. این ترکیب باعث میشود که شما نه تنها بتوانید مدلهای ML بسازید، بلکه آنها را بهصورت مقیاسپذیر و با کیفیت بالا به تولید برسانید.
یکی از نقاط قوت این کتاب، رویکرد دستبهکد و پروژهمحور آن است. هر فصل با مثالهای عملی و پروژههای واقعی همراه است که به شما کمک میکند مفاهیم را در دنیای واقعی پیادهسازی کنید. از تست خودکار گرفته تا بازسازی کد و پیادهسازی MLOps، این کتاب شما را با ابزارها و تکنیکهایی آشنا میکند که میتوانید بلافاصله در پروژههای خود به کار ببرید.
MLOps بهعنوان ترکیبی از ماشین یادگیری و DevOps، به شما امکان میدهد تا فرآیندهای توسعه، تست و استقرار مدلهای ML را خودکار کنید. این کتاب به شما نشان میدهد که چگونه با استفاده از CI/CD و روشهای ناب، چرخههای توسعه را کوتاه کنید و مدلهایی قابل اعتماد بسازید. همچنین، با کاهش بدهی فنی و بهبود جریان کاری، تیم شما میتواند روی نوآوری و حل مشکلات پیچیدهتر تمرکز کند.
دیوید تان، آدا لئونگ و دیو کالز از متخصصان برجسته در حوزه ماشین یادگیری هستند که تجربه گستردهای در پروژههای واقعی ML دارند. آنها با تکیه بر سالها تجربه در صنایع مختلف، تکنیکهای عملی و کاربردی را در این کتاب به اشتراک گذاشتهاند تا توسعهدهندگان و تیمهای ML بتوانند از آنها بهرهمند شوند.
چالشها و مسیرهای بهتر در ارائه راهحلهای ماشین یادگیری
روشهای محصول و تحویل برای تیمهای ML
مدیریت وابستگیهای موثر: اصول و ابزارها
مدیریت وابستگیها در عمل
تست خودکار: حرکت سریع بدون خراب کردن
تست خودکار: تست مدلهای ML
تقویت ویرایشگر کد با تکنیکهای ساده
بازسازی و مدیریت بدهی فنی
MLOps و تحویل مداوم برای ماشین یادگیری (CD4ML)
اجزای تیمهای موثر ML
سازمانهای موثر ماشین یادگیری
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران