构建机器学习应用

一句话推荐
本书介绍了设计、开发和部署机器学习应用的技能。

编辑推荐
你可从本书学到设计、开发和部署机器学习应用的技能。本书将带你从产品构思起步，不断迭代，终完成一款机器学习应用。无论你是数据科学家、软件工程师，还是产品经理，无论你资历深浅，你都可以从本书学到真实机器学习应用开发各步骤所需工具和实践，掌握常见问题的解决方法。
本书作者是一位经验丰富的数据科学家，负责过人工智能教育项目。他在本书用代码块、插图、软件截屏和业界高手的访谈记录，生动诠释了机器学习概念，非常实用。本书部分教你规划机器学习应用并为其制定成功标准。第二部分介绍机器学习基础模型的开发方法，让模型跑起来。第三部分介绍模型改进方法，实现初产品构思。第四部分则介绍模型部署和监控策略。

专家推荐
“机器学习难的内容是：提炼问题、调试模型和将模型部署给用户使用。很多书都选择跳过，而本书则重点讲解它们。掌握本书内容，你就可以尝试将自己项目从初创意变为一款有影响力的产品。”
——Alexander Gude
Intuit公司数据科学家

本书的主要内容有：定义产品目标，将其转化为机器学习问题。快速搭建条端到端流水线，创建初始数据集。训练和评估机器学习模型，解决性能瓶颈。将模型部署到生产环境，持续监控使用情况。

Emmanuel Ameisen现任Stripe公司机器学习工程师。他曾为Local Motion和Zipcar公司开发、部署预测分析和机器学习解决方案。他此前还曾负责Insight Data Science公司人工智能团队，指导过150多个机器学习项目。他先后就读于法国三所学府，分获人工智能、计算机工程和管理三个理学硕士学位。