Giới thiệu sách
Thiết Kế Hệ Thống Học Máy
Các hệ thống học máy (ML) vừa phức tạp vừa độc đáo. Phức tạp vì chúng cấu thành từ nhiều thành phần khác nhau và cần tới nhiều bên liên quan khác nhau. Độc đáo vì chúng phụ thuộc vào dữ liệu, với dữ liệu có thể thay đổi rất lớn tùy vào từng trường hợp sử dụng cụ thể. Trong cuốn sách này, bạn sẽ học được một cách tiếp cận toàn diện để thiết kế các hệ thống học máy đáng tin cậy, có khả năng mở rộng, dễ bảo trì và thích ứng với các môi trường và yêu cầu kinh doanh thay đổi.
Tác giả Chip Huyen, đồng sáng lập Claypot Al, xem xét từng quyết định thiết kế - chẳng hạn làm cách nào xử lý và tạo dữ liệu huấn liệu, cần sử dụng những đặc trưng nào, tần suất huấn luyện lại mô hình là bao nhiêu và cần giám sát những gì - để cân nhắc làm sao giúp hệ thống của bạn đạt được các mục tiêu tổng thể. Framework lặp trong cuốn sách này sử dụng các nghiên cứu tình huống thực tế kèm theo nguồn tham khảo phong phú.
Trước đó, cô làm việc tại NVIDIA, Snorkel Al, và Netflix, nơi cô đã giúp một số tổ chức lớn nhất thế giới phát triển và triển khai các hệ thống học máy. Khi còn là sinh viên ở Đại học Stanford, cô đã tạo ra và dạy khóa TensorFlow cho nghiên cứu học sâu. Hiện cô đang dạy khóa CS 329S: Thiết kế hệ thống học máy ở Stanford. Cuốn sách này được dựa trên những ghi chép bài giảng của khóa học này. Chuyên môn của Huyền nằm ở phần giao thoa giữa kỹ thuật phần mềm và học máy. LinkedIn từng đưa cô vào danh sách 10 tiếng nói hàng đầu trong lĩnh vực phát triển phần mềm vào năm 2019 (10 Top Voices in Software Development in 2019), và Những tiếng nói hàng đầu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và Al vào năm 2020 (Top Voices in Data Science & Al in 2020).
Cuốn sách Thiết Kế Hệ Thống Học Máy sẽ giúp bạn giải quyết các kịch bản như:
- Xử lý kỹ thuật dữ liệu và lựa chọn các độ đo phù hợp để giải quyết vấn đề kinh doanh.
-
Tự động hóa quy trình phát triển, đánh giá, triển khai và cập nhật mô hình một cách liên tục.
-
Phát triển hệ thống giám sát để nhanh chóng phát hiện và giải quyết những vấn đề mà mô hình của bạn có thể gặp phải trong môi trường production.
-
Kiến thiết một nền tảng ML phục vụ hàng loạt trường hợp sử dụng.
-
Phát triển các hệ thống ML có trách nhiệm.
Lời khen tặng dành cho cuốn sách Thiết Kế Hệ Thống Học Máy
“Xin nói ngắn gọn, đây là cuốn sách rất hay, bạn có thể tìm đọc để biết cách xây dựng, triển khai và mở rộng quy mô các mô hình ML tại công ty để đạt được hiệu quả tối đa.” - Josh Wills; Kỹ sư phần mềm tại WeaveGrid kiêm cựu giám đốc kỹ thuật dữ liệu Slack
“Trong một hệ sinh thái đang nở rộ nhưng hỗn loạn, góc nhìn có nguyên tắc này về quy trình ML từ đầu đến cuối chính là bản đồ và la bàn của bạn: một cuốn sách cần đọc đối với những người hoạt động cả trong và ngoài lĩnh vực Big Tech.” - Jacopo Tagliabue; Giám đốc Al, Coveo
“Có quá nhiều thông tin ta cần biết để trở thành một kỹ sư học máy lành nghề. Chắt lọc ra được thông tin phù hợp nhất quả là vô cùng khó khăn, vậy mà trong cuốn sách này Chip đã làm thật ấn tượng. Nếu bạn đang nghiêm túc tìm hiểu về học máy trong production, nếu bạn muốn biết làm thế nào để thiết kế và triển khai các hệ thống đầu-cuối, cuốn sách này là tài liệu thiết yếu.” - Laurence Moroney; Lãnh đạo Al và học máy tại Google
“Chip thực sự là một chuyên gia tầm cỡ thế giới về các hệ thống học máy, cũng là một cây bút xuất sắc. Cả hai vai trò đó được thể hiện rõ trong sách này, một cẩm nang tuyệt vời dành cho bất kỳ ai muốn học về chủ đề này.” - Andrey Kurenkov; Nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Trung tâm AI Đại học Stanford
Sách Thiết Kế Hệ Thống Học Máy của tác giả Huyền Chip, có bán tại Nhà sách online NetaBooks với ưu đãi Bao sách miễn phí và Gian hàng NetaBooks tại Tiki với ưu đãi Bao sách miễn phí và tặng Bookmark