澁井雄介のレビュー一覧

AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン

機械学習のシステムの文脈でも「デザインパターン」を示した書籍です。様々な機械学習のインプット・アウトプット、学習・テストのパターンに分けて「デザインパターン」を構成されています。MLflowという、機械学習の実験、再現性、デプロイメント、セントラルモデルレジストリなど、機械学習ライフサイクルを管理するためのオープンソースのプラットフォームを用いていてモダンなシステム構築が可能です。このような機械学習におけるデザインパターンを学びたい方にオススメの一冊です。

AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン

とても参考になる本。大規模サービスを前提に機械学習モデルの開発方法のパターンやサービス運用時のパターンまでサンプルコードとともにとても詳しく記載されている。モデルをリリースする際の方法を検討している場合、一度は読んでみると良いかと思われる。

AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン

機械学習システムの運用をパターン化して詳解してくれている。
機械学習エンジニア、システムエンジニアには参考になると思います。

詳解例が画像投稿アプリなどの計算サイドが別端末(またはクラウド)にあるパターンが多かったので、個人的にはエッジAIのシステムパターンをもっと詳解してほしかった。(もちろん参考になる部分は多々ある)

ツール的な知識を新たに学べたのは良かった。
onnx形式とかFastAPIとか。
やっぱシステム構築はdocker便利なんだなあー
プロキシとかロードバランサーとかなんでも揃いすぎ笑

今自分は機械学習の開発〜運用システムの構築までを一つのテーマとして仕事しているが、この本にも書いてるように一人でやるもんじゃないよな、、笑
知らない人からしたらどっちもソフトウェア開発でしょって感じが伝わるし、実際そう思われてそうだが、なんというか、思想が全然違うよなーと改めて思った。

でもまぁやってみせて、徐々に理解してもらっていくしかないのかも(トホホ、、)

AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン

機械学習の学習と運用の実際に関して
デザインパターンが詳細に記載されている
Jupyterで分析を回すとはまた別のノウハウが必要で
困っている方が多いのではないか
役に立つであろう