Machine Learning Infrastructure and Best Practices for Software Engineers: Take your machine learning software from a prototype to a fully fledged sof
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2024
- Tapa blanda
- Usado

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- Título
- Machine Learning Infrastructure and Best Practices for Software Engineers: Take your machine learning software from a prototype to a fully fledged sof
- Autor
- Staron, Miroslaw
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- As New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1837634068
- ISBN 13
- 9781837634064
Efficiently transform your initial designs into big systems by learning the foundations of infrastructure, algorithms, and ethical considerations for modern software products
Key Features
- Learn how to scale-up your machine learning software to a professional level
- Secure the quality of your machine learning pipeline at runtime
- Apply your knowledge to natural languages, programming languages, and images
Book Description
Although creating a machine learning pipeline or developing a working prototype of a software system from that pipeline is easy and straightforward nowadays, the journey toward a professional software system is still extensive. This book will help you get to grips with various best practices and recipes that will help software engineers transform prototype pipelines into complete software products.
The book begins by introducing the main concepts of professional software systems that leverage machine learning at their core. As you progress, you’ll explore the differences between traditional, non-ML software, and machine learning software. The initial best practices will guide you in determining the type of software you need for your product. Subsequently, you will delve into algorithms, covering their selection, development, and testing before exploring the intricacies of the infrastructure for machine learning systems by defining best practices for identifying the right data source and ensuring its quality.
Towards the end, you’ll address the most challenging aspect of large-scale machine learning systems – ethics. By exploring and defining best practices for assessing ethical risks and strategies for mitigation, you will conclude the book where it all began – large-scale machine learning software.
What you will learn
- Identify what the machine learning software best suits your needs
- Work with scalable machine learning pipelines
- Scale up pipelines from prototypes to fully fledged software
- Choose suitable data sources and processing methods for your product
- Differentiate raw data from complex processing, noting their advantages
- Track and mitigate important ethical risks in machine learning software
- Work with testing and validation for machine learning systems
Who this book is for
If you’re a machine learning engineer, this book will help you design more robust software, and understand which scaling-up challenges you need to address and why. Software engineers will benefit from best practices that will make your products robust, reliable, and innovative. Decision makers will also find lots of useful information in this book, including guidance on what to look for in a well-designed machine learning software product.
Table of Contents
- Machine learning compared to traditional software
- Elements of a machine learning software system
- Data in software systems – text, images, code, features
- Data acquisition, data quality and noise
- Quantifying and improving data properties
- Types of data in ML systems
- Feature engineering for numerical and image data
- Feature engineering for natural language data
- Types of machine learning systems – feature-based and raw data based (deep learning)
- Training and evaluation of classical ML systems and neural networks
- Training and evaluation of advanced algorithms – deep learning, autoencoders, GPT-3
- Designing machine learning pipelines (MLOps) and their testing
- Designing and implementation of large scale, robust ML software – a comprehensive example
- Ethics in data acquisition and management
(N.B. Please use the Look Inside option to see further chapters)
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Especialidad
TradeBooksInformación empresarial del vendedor
Far Corner Europe Limited
19-20 Bourne Court, 19-20 Bourne Court
Woodford Green, Reino Unido IG8 8HD
Condiciones de venta
Company Name: GreatBookPricesUK
Legal Entity: Far Corner Europe Limited
Address: 19-20 Bourne Court, Southend Road, Woodford Green Essex, UK IG8 8HD
Registration #: 10691061
Authorized representative: Danielle Hainsey
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a GreatBookPricesUK, Castle Donington, Derby, United Kingdom, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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