機械学習による実用アプリケーション構築 : 事例を通じて学ぶ、設計から本番稼働までのプロセス

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機械学習による実用アプリケーション構築 : 事例を通じて学ぶ、設計から本番稼働までのプロセス

Emmanuel Ameisen著 ; 菊池彰訳

オライリー・ジャパン , オーム社 (発売), 2021.4

タイトル別名

Building machine learning powered applications : going from idea to product

機械学習による実用アプリケーション構築 : 事例を通じて学ぶ設計から本番稼働までのプロセス

タイトル読み

キカイ ガクシュウ ニ ヨル ジツヨウ アプリケーション コウチク : ジレイ オ ツウジテ マナブ セッケイ カラ ホンバン カドウ マデ ノ プロセス

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注記

原タイトル: Building machine learning powered applications

索引: p226-233

内容説明・目次

内容説明

機械学習は翻訳、推薦システム、異常および不正検出など、さまざまなアプリケーションで利用されており、今後も機能強化のために、機械学習を組み入れるサービスはますます増えていくと考えられています。しかし機械学習はモデルの学習や評価など、これまでのアプリケーションにはない処理が必要となるだけでなく、正常に動作しているかを単純なテストだけでは検証できないなど、特別な配慮が必要となります。本書は機械学習を利用するアプリケーションを設計、構築、デプロイするために注意すべき点をまとめました。繰り返しによりデータやモデルを漸進的に改善する方法、モデル性能の監視やモデルのデバッグを行う方法など、アプリケーションを構築、運用する上で、その品質を左右する一連のプロセスを詳しく解説します。

目次

  • 第１部　適切な機械学習アプローチの特定（製品目標からＭＬの枠組みへ；計画の作成）
  • 第２部　機能するパイプラインの構築（最初のエンドツーエンドパイプライン構築；初期データセットの取得）
  • 第３部　モデルの反復（モデルの学習と評価；ＭＬ問題のデバッグ　ほか）
  • 第４部　デプロイと監視（モデルデプロイ時の考慮点；デプロイオプションの選択　ほか）
  • 付録Ａ　コードの実行（日本語版補遺）

「BOOKデータベース」 より

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