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信息科学
KS理工科专业书/★如何通过机器学习的实际利用，真正创造商业价值？★从技术、过程、文化的3方面学习，首次实践指南登场！满载着对将机器学习系统引入商业、运用中的烦恼有效的技术。企业为了在事业中使机器学习的成果规模化而采取的各种措施叫做MLOps。本书是解说那种MLOps的书籍。第1部中介绍了MLOps的整体形象，以及实现它的技术、过程、文化的。通俗易懂地学习将机器学习引入商业、运用到商业中的基础知识。【主要内容】第1部MLOps的背景和整体形象1章MLOps是11 MLOps的背景12本书中MLOps的整体形象2章实现MLOps的技术21机器学习管道22推论系统23技术选定24机器学习的实行环境和加速器25机器学习系统的监控26数据的质量管理27代码的质量管理3章支撑MLOps的过程和加速器25机器学习系统的开发流程和PoC32重复快速实验33与多样的利害关系者的协作34有助于商业的意向决定的监控35支撑MLOps的过程的文化第2部MLOps的实践事例和处方4章DeNA中机器学习项目的推进方法(株式会社DeNA玉木龙二藤原秀平)5章以少人数迅速实现的内容推荐中的MLOps(株式会社CAM原和希)6章从每个顾客中分出多个机器学习模型的学习和推论的体系结构(澁井雄介)7章从机器学习管道构筑事例来看的技术选定(安立健人)8章为了减少事故机器学习模型的应用(株式会社DeNA松井健一)9章克服机器学习项目失败概率80%的实践(亚马逊网络服务日本有限责任公司久保隆宏)10章使用ML Test Score对机器学习系统进行定量评价(柏木正隆)等…
