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AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン

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機械学習システム構築に必要な デザインパターンがここにある! 【本書の背景】 Pythonを用いた機械学習のモデル開発事例は多数ありますが、 そのモデルをビジネスやシステムに組み込み、運用する事例や方法論は多くありません。 そのため、AIを組み込んだ実装モデルをまとめた、 「機械学習システムのデザインパターン」に注目が集まっています。 【対象読者】 ・AIエンジニア ・システムエンジニア ・機械学習を本番システムとして使うための開発、運用方法で悩んでいるエンジニアの方 【本書の概要】 本書は機械学習を有効活用するためにはシステムに組み込むための設計や 実装が必要と考え、機械学習システムのデザインパターンを集めて解説した書籍です。 機械学習システムのグランドデザインおよびPythonによる機械学習システムの実装例を説明しつつ、 機械学習を本番活用するための方法論や、運用、改善ノウハウについて解説します。 本書で扱うプラットフォームには、コードの再現実行を担保するため、 DockerとKubernetesを活用します。 機械学習の学習から評価、QAを行い、推論器をリリースして 運用するまでの一連の流れをアーキテクチャやコードとともに解説します。 【デザインパターンのサンプル】 本書で解説している実際のサンプルコードをGitHubからダウンロードして利用可能です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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あらすじ

機械学習システム構築に必要な デザインパターンがここにある! 【本書の背景】 Pythonを用いた機械学習のモデル開発事例は多数ありますが、 そのモデルをビジネスやシステムに組み込み、運用する事例や方法論は多くありません。 そのため、AIを組み込んだ実装モデルをまとめた、 「機械学習システムのデザインパターン」に注目が集まっています。 【対象読者】 ・AIエンジニア ・システムエンジニア ・機械学習を本番システムとして使うための開発、運用方法で悩んでいるエンジニアの方 【本書の概要】 本書は機械学習を有効活用するためにはシステムに組み込むための設計や 実装が必要と考え、機械学習システムのデザインパターンを集めて解説した書籍です。 機械学習システムのグランドデザインおよびPythonによる機械学習システムの実装例を説明しつつ、 機械学習を本番活用するための方法論や、運用、改善ノウハウについて解説します。 本書で扱うプラットフォームには、コードの再現実行を担保するため、 DockerとKubernetesを活用します。 機械学習の学習から評価、QAを行い、推論器をリリースして 運用するまでの一連の流れをアーキテクチャやコードとともに解説します。 【デザインパターンのサンプル】 本書で解説している実際のサンプルコードをGitHubからダウンロードして利用可能です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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