Descripción
Aprenda las habilidades necesarias para diseñar, construir e implementar aplicaciones impulsadas por el aprendizaje automático (ML). A lo largo de este libro práctico, construirá una aplicación de ML de ejemplo, desde la idea inicial hasta el producto implementado. Científicos de datos, ingenieros de software y gerentes de producto, incluidos profesionales experimentados y novatos por igual, aprenderán las herramientas, las mejores prácticas y los desafíos involucrados en la construcción paso a paso de una aplicación de ML del mundo real.
El autor Emmanuel Ameisen, un científico de datos experimentado que dirigió un programa de educación en IA, demuestra conceptos prácticos de ML utilizando fragmentos de código, ilustraciones, capturas de pantalla y entrevistas con líderes de la industria. La Parte I le enseña cómo planificar una aplicación de ML y medir el éxito. La Parte II explica cómo construir un modelo de ML funcional. La Parte III demuestra formas de mejorar el modelo hasta que cumpla con su visión original. La Parte IV cubre las estrategias de implementación y monitoreo.
Este libro le ayudará a:
- Definir el objetivo de su producto y establecer un problema de aprendizaje automático
- Construir su primera canalización de extremo a extremo rápidamente y adquirir un conjunto de datos inicial
- Entrenar y evaluar sus modelos de ML y abordar los cuellos de botella de rendimiento
- Implementar y monitorear sus modelos en un entorno de producción
Autor: Emmanuel Ameisen
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 11/02/2020
Páginas: 260
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.92 libras
Tamaño: 9.19h x 7.00w x 0.55d
ISBN13: 9781492045113
ISBN10: 149204511X
Categorías BISAC:
- Informática | Inteligencia Artificial | Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones
- Informática | Teoría de Máquinas
- Informática | Inteligencia Artificial | Procesamiento del Lenguaje Natural
Sobre el autor
Emmanuel Ameisen ha trabajado durante años como científico de datos. Implementó y desplegó soluciones de análisis predictivo y aprendizaje automático para Local Motion y Zipcar. Recientemente, Emmanuel dirigió el programa de IA de Insight Data Science, donde supervisó más de cien proyectos de aprendizaje automático. Emmanuel tiene títulos de posgrado en inteligencia artificial, ingeniería informática y gestión de tres de las mejores escuelas de Francia.