构建可靠的机器学习系统
凯茜·陈 [爱尔兰]尼尔·理查德·墨菲 克兰蒂·帕里萨 [美]D. 斯卡利 [美]托德·安德伍德
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凯茜·陈 [爱尔兰]尼尔·理查德·墨菲 克兰蒂·帕里萨 [美]D. 斯卡利 [美]托德·安德伍德
本书融合作者构建、运维和扩展大型机器学习系统的经验，通过丰富的示例，详细讲解如何运行高效、可靠的机器学习系统。本书首先概述机器学习相关概念和数据管理原则，涵盖数据管理、机器学习模型、评估质量、特征、公平性、隐私等主题；然后介绍机器学习模型及其生命周期；最后讲述如何将机器学习引入组织，以及引入后组织会发生什么等复杂问题。