機械学習システム構築に必要な デザインパターンがここにある！ 【本書の背景】 Pythonを用いた機械学習のモデル開発事例は多数ありますが、 そのモデルをビジネスやシステムに組み込み、運用する事例や方法論は多くありません。 そのため、AIを組み込んだ実装モデルをまとめた、 「機械学習システムのデザインパターン」に注目が集まっています。 【対象読者】 ・AIエンジニア ・システムエンジニア ・機械学習を本番システムとして使うための開発、運用方法で悩んでいるエンジニアの方 【本書の概要】 本書は機械学習を有効活用するためにはシステムに組み込むための設計や 実装が必要と考え、機械学習システムのデザインパターンを集めて解説した書籍です。 機械学習システムのグランドデザインおよびPythonによる機械学習システムの実装例を説明しつつ、 機械学習を本番活用するための方法論や、運用、改善ノウハウについて解説します。 本書で扱うプラットフォームには、コードの再現実行を担保するため、 DockerとKubernetesを活用します。 機械学習の学習から評価、QAを行い、推論器をリリースして 運用するまでの一連の流れをアーキテクチャやコードとともに解説します。 【デザインパターンのサンプル】 本書で解説している実際のサンプルコードをGitHubからダウンロードして利用可能です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

機械学習システムを実用化する 設計・開発・運用ノウハウが満載 【本書の概要】 本書は前著『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』（ISBN 978-4798169453 ）では触れられなかった、 機械学習システムを構築する上で実際に発生する課題を想定し、 動いているシステムやワークフローに機械学習を組み込む方法を解説した書籍です。 特にニーズの高い以下の機械学習システムの例を用意しています。 ・需要予測システム ・違反検知システム 【本書で学べる内容】 本書を読むことで、ケーススタディとして機械学習を実用化するための、 ・課題設定 ・ワークフロー設計 ・システム開発 ・チーム設計 を学ぶことできます。 【対象読者】 AI エンジニア、システムエンジニア 【目次】 第1章 課題、チーム、システム 第2章 需要予測システムを作る 第3章 動物画像アプリで違反検知システムを作る 第4章 動物画像アプリの検索に機械学習を活用する 【著者プロフィール】 澁井 雄介(しぶい・ゆうすけ) Launchable　Inc所属。 MLOpsエンジニア、インフラエンジニア、バックエンドエンジニア、Androidエンジニア、ネコ2匹の飼い主。家に猫用ハンモックが4台ある。 本業でDeveloper ProductivityのためのMLOps・データ基盤を開発しつつ、MLOpsコミュニティの運営や副業に精を出している。 過去にはSIer、外資ソフトウェアベンダー、スタートアップで新規プロダクトの起ち上げ、大規模システム運用、チームマネジメントに従事。 前々職のメルカリにて機械学習をシステムに組み込むデザインパターンを執筆、公開。 ・GitHubで「mercari/ml-system-design-pattern」と検索 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。