机器学习工程实战

[加] 安德烈·布可夫

出版时间

2021-11-01

ISBN

9787115570505

评分

★★★★★

标签

计算机

书籍介绍

本书是人工智能和机器学习领域专业多年实践的结晶,深入浅出讲解机器学习应用和工程实践,是对机器学习工程实践和设计模式的系统回顾。全书分别从项目前的准备,数据收集和准备,特征工程,监督模型训练,模型评估,模型服务、监测和维护等方面讲解,由浅入深剖析机器学习实践过程中遇到的问题,帮助读者快速掌握机器学习工程实践和设计模式的基本原理与方法。

本书内容安排合理,架构清晰,理论与实践相结合,适合想要从事机器学习项目的数据分析师、机器学习工程师以及机器学习相关专业的学生阅读,也可供需要处理模型的软件架构师参考。

目录
第 1章 概述 1
1.1 符号和定义 1
1.1.1 数据结构 1
1.1.2 大写西格玛记法 3
1.2 什么是机器学习 3

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用户评论
有实战,但是不多。很多内容是一些偏方法论的介绍,但是具体怎么做?可能就不那么详细了。作为一本实战介绍的书,就显得有点不那么接地气。另外,有不少建议,感觉受限于作者本身的经历,并非放诸四海而皆准的最佳实战,比如互联网的推广搜模型,里面很多建议根本没法实施。我觉得这本书有一定的价值,能从中汲取一些有用的点,也算没有浪费时间了
非常全面的手册
这本着重阐述机器学习应用和工程落地,全流程,每一部分都涉及到的好书。内容丰富,理论实践相结会很好的书。作者是一线国际人工智能专家,从生产环境出发的好书。
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