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高效的機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊
高效的機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊
David Tan, Ada Leung, David Colls 著
黃俊彬 譯
出版時間：2025年06月
頁數(shù)：410
“構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品不再是單個數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作，要取得成功，現(xiàn)在需要來自整個組織的共同努力。作者分享了寶貴的真實項目經(jīng)驗，講述了什么有效，什么無效?！?br /> ——Mat Kelcey
首席機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，Edge Impulse
掌握加速交付機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案所需的寶貴技能和技巧。通過這本實用指南，數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師及其領(lǐng)導(dǎo)者將學(xué)習(xí)如何以一種簡單而實際的方式，彌合數(shù)據(jù)科學(xué)與精益產(chǎn)品交付之間的鴻溝。本書作者將向你展示如何運用經(jīng)過驗證的軟件工程技能和精益產(chǎn)品交付實踐，減少繁瑣和浪費，縮短反饋循環(huán)，并在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和產(chǎn)品時提升團(tuán)隊的工作流。
本書基于作者在多個實際數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)項目中的經(jīng)驗，所提供的經(jīng)過驗證的技巧將幫助你的團(tuán)隊避開機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的常見陷阱，從而使你能夠更快速、更可靠地進(jìn)行迭代和擴(kuò)展。你將學(xué)習(xí)如何克服障礙，順暢地交付機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。
你還將學(xué)習(xí)如何：
● 為機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)編寫自動化測試，容器化開發(fā)環(huán)境，并重構(gòu)有問題的代碼庫。
● 運用MLOps和CI/CD實踐，加速實驗周期并提升機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的可靠性。
● 運用精益交付和產(chǎn)品實踐，提高構(gòu)建符合用戶需求的正確產(chǎn)品的成功率。
● 確定適合的團(tuán)隊結(jié)構(gòu)及團(tuán)隊內(nèi)外的協(xié)作方式，以促進(jìn)快速工作流、減少認(rèn)知負(fù)擔(dān)，并在組織內(nèi)推廣機(jī)器學(xué)習(xí)實踐。
  1. 前言
  2. 第1章 在交付機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案中的挑戰(zhàn)與優(yōu)化路徑
  3. 1.1 ML：承諾與失望
  4. 1.1.1 繼續(xù)看好ML
  5. 1.1.2 為什么ML項目會失敗
  6. 1.2 有更好的方法嗎？系統(tǒng)思維和精益如何提供幫助
  7. 1.2.1 你無法通過“MLOps”解決你的問題
  8. 1.2.2 看到整體：以系統(tǒng)思維透視有效的ML交付
  9. 1.2.3 有效交付ML所需的五項修煉
  10. 1.3 結(jié)論
  11. 第一部分 產(chǎn)品和交付
  12. 第2章 機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊的產(chǎn)品和交付實踐
  13. 2.1 ML產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)
  14. 2.1.1 發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品商機(jī)
  15. 2.1.2 確定產(chǎn)品機(jī)會的畫布
  16. 2.1.3 快速設(shè)計、交付和測試解決方案的技術(shù)
  17. 2.2 啟動：讓團(tuán)隊走向成功
  18. 2.2.1 啟動：它是什么，我們怎么做
  19. 2.2.2 如何計劃和運行啟動
  20. 2.2.3 用戶故事：MVP的構(gòu)建模塊
  21. 2.3 產(chǎn)品交付
  22. 2.3.1 交付活動的節(jié)奏
  23. 2.3.2 衡量產(chǎn)品和交付
  24. 2.4 結(jié)論
  25. 第二部分 工程學(xué)
  26. 第3章 有效的依賴管理：原則和工具
  27. 3.1 如果我們的代碼在任何地方、任何時候都能正常工作，會怎樣
  28. 3.1.1 更好的方法——退房走人
  29. 3.1.2 有效管理依賴性的原則
  30. 3.1.3 依賴性管理工具
  31. 3.2 Docker和Batect速成課程
  32. 3.2.1 容器是什么
  33. 3.2.2 使用batect減少Docker中移動部件的數(shù)量
  34. 3.3 結(jié)論
  35. 第4章 實踐中的有效依賴管理
  36. 4.1 背景：機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)工作流
  37. 4.1.1 確定要容器化的內(nèi)容
  38. 4.1.2 動手練習(xí)：通過容器化實現(xiàn)可復(fù)現(xiàn)的開發(fā)環(huán)境
  39. 4.2 安全的依賴管理
  40. 4.2.1 移除不必要的依賴項
  41. 4.2.2 自動化安全漏洞檢查
  42. 4.3 總結(jié)
  43. 第5章 自動化測試：快速移動而不破壞
  44. 5.1 自動化測試：快速可靠迭代的基礎(chǔ)
  45. 5.1.1 從“為什么”開始：測試自動化的好處
  46. 5.1.2 如果自動化測試如此重要，為什么我們不去做呢
  47. 5.2 ML 系統(tǒng)全面測試策略的構(gòu)建模塊
  48. 5.2.1 識別測試組件
  49. 5.2.2 優(yōu)秀測試的特點及避免的陷阱
  50. 5.2.3 如何：測試的結(jié)構(gòu)
  51. 5.3 軟件測試
  52. 5.3.1 單元測試
  53. 5.3.2 訓(xùn)練冒煙測試
  54. 5.3.3 API測試
  55. 5.3.4 后部署測試
  56. 5.4 結(jié)論
  57. 第6章 自動化測試：ML模型測試
  58. 6.1 模型測試
  59. 6.1.1 模型測試的必要性
  60. 6.1.2 測試ML模型的挑戰(zhàn)
  61. 6.1.3 ML模型的適應(yīng)度函數(shù)
  62. 6.1.4 模型指標(biāo)測試（全局和分層）
  63. 6.1.5 行為測試
  64. 6.1.6 測試大型語言模型：為什么和如何
  65. 6.2 重要的模型測試補(bǔ)充實踐
  66. 6.2.1 錯誤分析和可視化
  67. 6.2.2 從生產(chǎn)環(huán)境中學(xué)習(xí)，通過關(guān)閉數(shù)據(jù)收集循環(huán)
  68. 6.2.3 開閉測試設(shè)計
  69. 6.2.4 探索性測試
  70. 6.2.5 改進(jìn)模型的方法
  71. 6.2.6 設(shè)計以最小化失敗成本
  72. 6.2.7 生產(chǎn)中的監(jiān)控
  73. 6.2.8 整合所有內(nèi)容
  74. 6.3 下一步：應(yīng)用你所學(xué)到的知識
  75. 6.3.1 逐步改進(jìn)
  76. 6.3.2 展示價值
  77. 6.4 結(jié)論
  78. 第7章 通過簡單技巧為你的代碼編輯器增效
  79. 7.1 了解IDE的好處（以及其令人驚訝的簡單性）
  80. 7.1.1 為什么我們應(yīng)該關(guān)心IDE
  81. 7.1.2 如果IDE如此重要，為什么我還沒有學(xué)過它們
  82. 7.2 計劃：通過兩個階段提高生產(chǎn)力
  83. 7.2.1 階段1：配置你的IDE
  84. 7.2.2 階段2：主角——鍵盤快捷鍵
  85. 7.2.3 做到了
  86. 7.3 結(jié)論
  87. 第8章 重構(gòu)與技術(shù)債務(wù)管理
  88. 8.1 技術(shù)債務(wù)：我們齒輪中的沙子
  89. 8.1.1 通過測試、設(shè)計和重構(gòu)達(dá)到健康的技術(shù)債務(wù)水平
  90. 8.1.2 重構(gòu)基礎(chǔ)
  91. 8.2 如何重構(gòu)筆記本（或有問題的代碼庫）
  92. 8.2.1 計劃你的重構(gòu)之旅：路線圖
  93. 8.2.2 旅程：上路
  94. 8.2.3 回顧我們的成就
  95. 8.3 實際世界中的技術(shù)債務(wù)管理
  96. 8.3.1 技術(shù)債務(wù)管理技術(shù)
  97. 8.3.2 從積極的角度看待技術(shù)債務(wù)：系統(tǒng)健康評分
  98. 8.4 總結(jié)：讓優(yōu)秀變得簡單
  99. 第9章 面向ML的MLOps和機(jī)器學(xué)習(xí)的持續(xù)交付（CD4ML）
  100. 9.1 MLOps：優(yōu)勢與缺失的拼圖
  101. 9.1.1 MLOps 101
  102. 9.1.2 嗅覺信號：我們錯過了什么的提示
  103. 9.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的持續(xù)交付
  104. 9.2.1 CD4ML的好處
  105. 9.2.2 持續(xù)交付原則速成課程
  106. 9.2.3 構(gòu)建CD4ML的基礎(chǔ)：創(chuàng)建一個生產(chǎn)就緒的ML系統(tǒng)
  107. 9.3 CD4ML如何支持機(jī)器學(xué)習(xí)治理和負(fù)責(zé)任的人工智能
  108. 9.4 總結(jié)
  109. 第三部分 團(tuán)隊
  110. 第10章 打造高效機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊的基石
  111. 10.1 機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊面臨的常見挑戰(zhàn)
  112. 10.2 高效團(tuán)隊的內(nèi)部構(gòu)建模塊
  113. 10.2.1 信任：作為基礎(chǔ)的構(gòu)建模塊
  114. 10.2.2 溝通
  115. 10.2.3 多樣性成員
  116. 10.2.4 有目的的共享進(jìn)步
  117. 10.2.5 內(nèi)部策略以建立有效團(tuán)隊
  118. 10.3 改善工程效率以提升工作流
  119. 10.3.1 反饋循環(huán)
  120. 10.3.2 認(rèn)知負(fù)荷
  121. 10.3.3 流狀態(tài)
  122. 10.4 結(jié)論
  123. 第11章 有效的機(jī)器學(xué)習(xí)組織
  124. 11.1 ML組織面臨的常見挑戰(zhàn)
  125. 11.2 有效的組織作為團(tuán)隊的團(tuán)隊
  126. 11.2.1 價值驅(qū)動的投資組合管理的角色
  127. 11.2.2 團(tuán)隊拓?fù)淠Ｐ?
  128. 11.2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊的團(tuán)隊拓?fù)?
  129. 11.2.4 組織策略以建立高效團(tuán)隊
  130. 11.3 有意領(lǐng)導(dǎo)
  131. 11.3.1 為有效團(tuán)隊創(chuàng)建結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)
  132. 11.3.2 參與利益相關(guān)者并協(xié)調(diào)組織資源
  133. 11.3.3 培養(yǎng)心理安全
  134. 11.3.4 推動持續(xù)改進(jìn)
  135. 11.3.5 將失敗視為學(xué)習(xí)機(jī)會
  136. 11.3.6 構(gòu)建我們希望擁有的文化
  137. 11.3.7 鼓勵團(tuán)隊在工作中玩耍
  138. 11.4 結(jié)論
書名：高效的機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊
譯者：黃俊彬 譯
國內(nèi)出版社：中國電力出版社
出版時間：2025年06月
頁數(shù)：410
書號：978-7-5198-9959-2
原版書書名：Effective Machine Learning Teams
原版書出版商：O'Reilly Media
David Tan
 
David Tan是一名首席機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，曾與多家組織合作，交付數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)及產(chǎn)品。
 
 
Ada Leung
 
Ada Leung是Thoughtworks的資深業(yè)務(wù)分析師和產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，擁有跨技術(shù)、商業(yè)和政府服務(wù)的交付與咨詢經(jīng)驗。
 
 
David Colls
 
David Colls是一位技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者，擁有豐富的經(jīng)驗，幫助軟件、數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊實現(xiàn)卓越成果。
 
 
本書封面的動物是一只主教鳥（學(xué)名：Bishop birds）。主教鳥屬于織巢鳥科（Ploceidae）中Euplectes屬的幾種小型非洲雀形目鳥類，這個名字源自它們編織精美巢穴的習(xí)性。
盡管所有主教鳥都原產(chǎn)于撒哈拉以南的非洲，但它們在非洲大陸上分布廣泛。例如，南方紅主教鳥出現(xiàn)在莫桑比克、津巴布韋、斯威士蘭、萊索托和南非等赤道以南國家，而北方紅主教鳥則出現(xiàn)在尼日利亞、埃塞俄比亞、加納等赤道以北的國家。
在繁殖季節(jié)，雄鳥的羽毛往往色彩鮮艷，顏色根據(jù)物種的不同而變化，例如，南方紅主教鳥的耀眼紅色或橙色，或黃冠主教鳥的明亮黃色。而非繁殖期的雄鳥和雌鳥的顏色相對普通，多為棕色或淺褐色，有時很難區(qū)分物種。
Euplectes屬的主教鳥和它們的親戚寡婦鳥（widowbirds）被認(rèn)為是多配偶制，即雄鳥同時擁有不止一只雌鳥伴侶。雄鳥會進(jìn)行飛行展示以吸引配偶。在選擇配偶時，據(jù)報道雌鳥往往選擇尾巴較長的雄鳥，即使是尾巴較短的種類也是如此。每個繁殖季節(jié)雌鳥會在由草和其他植被精心編織的巢穴中產(chǎn)下兩到四顆卵。
購買選項
定價：128.00元
書號：978-7-5198-9959-2
出版社：中國電力出版社