《构建机器学习应用》—

构建机器学习应用

杜春晓, 赵巍译

出版时间：2023年04月

页数：264

“机器学习最难的内容是：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最初创意变为一款有影响力的产品。”
——Alexander Gude
Intuit公司数据科学家

“机器学习最难的内容是：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最初创意变为一款有影响力的产品。”展开全部内容介绍

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前言
第一部分让机器学习要找对方法
第1章从产品目标到机器学习框架
1.1 评估什么可行
1.1.1 模型
1.1.2 数据
1.2 探索机器学习编辑器开发方案
1.2.1 尝试全用机器学习完成：端到端框架
1.2.2 最简方法：成为算法
1.2.3 中间地带：从自己经验学习
1.3 Monica Rogati：如何选择机器学习项目并安排其优先级
1.4 小结
第2章制定方案
2.1 度量成功
2.1.1 业务指标
2.1.2 模型性能
2.1.3 新鲜度和分布偏移
2.1.4 速度
2.2 评估范围和挑战
2.2.1 利用领域知识
2.2.2 站在巨人肩上
2.3 机器学习编辑器方案
2.3.1 编辑器初步方案
2.3.2 永远从简单模型入手
2.4 不断进步：从简单方法入手
2.4.1 从简易流水线入手
2.4.2 机器学习编辑器流水线
2.5 小结
第二部分建成可用流水线
第3章搭建你的首条端到端流水线
3.1 最简框架
3.2 机器学习编辑器原型
3.2.1 解析和清洗数据
3.2.2 文本分词
3.2.3 生成特征
3.3 测试工作流
3.3.1 用户体验
3.3.2 建模结果
3.4 机器学习编辑器原型评估
3.4.1 模型
3.4.2 用户体验
3.5 小结
第4章获取初始数据集
4.1 数据集迭代
4.2 探索你的首个数据集
4.2.1 高效始于简单
4.2.2 洞察力和产品的关系
4.2.3 数据质量规则
4.3 标注数据，寻找趋势
4.3.1 总结性统计信息
4.3.2 高效探索和标注
4.3.3 成为算法
4.3.4 数据趋势
4.4 用数据指导特征和模型
4.4.1 创建特征，捕获模式
4.4.2 机器学习编辑器特征
4.5 Robert Munro：你如何寻找、标注和使用数据？
4.6 小结
第三部分模型迭代
第5章训练和评估模型
5.1 最简合适模型
5.1.1 简易模型
5.1.2 从模式到模型
5.1.3 切分数据集
5.1.4 机器学习编辑器数据切分
5.1.5 判断模型表现
5.2 评估模型：超越准确率
5.2.1 对比数据和预测结果
5.2.2 混淆矩阵
5.2.3 ROC曲线
5.2.4 校准曲线
5.2.5 用降维技术分析出错样例
5.2.6 Top-K方法
5.2.7 其他模型
5.3 评估特征重要性
5.3.1 直接来自分类器
5.3.2 黑盒解释器
5.4 小结
第6章调试机器学习模型
6.1 软件最佳实践
6.2 调试连接：可视化和测试
6.2.1 从一个样例开始
6.2.2 测机器学习代码
6.3 调试模型训练过程：让模型学习
6.3.1 任务难度
6.3.2 最优化问题
6.4 调试泛化能力：让模型有用
6.4.1 数据泄露
6.4.2 过拟合
6.4.3 思考手头任务
6.5 小结
第7章用分类器生成写作建议
7.1 从模型抽取建议
7.1.1 我们不用模型能实现什么？
7.1.2 抽取全局特征重要性
7.1.3 利用模型打的分值
7.1.4 抽取局部特征重要性
7.2 模型对比
7.2.1 模型v 1：建议就像统计报告
7.2.2 模型v 2：模型更强大但建议更模糊
7.2.3 模型v3：建议可理解
7.3 生成编辑建议
7.4 小结
第四部分部署和监控
第8章部署模型的注意事项
8.1 数据使用注意事项
8.1.1 数据所有权
8.1.2 数据偏差
8.1.3 系统偏差
8.2 建模注意事项
8.2.1 反馈循环
8.2.2 模型更包容
8.2.3 思考预测背景
8.2.4 机器学习模型的对手
8.2.5 思考模型滥用和挪用风险
8.3 Chris Harland：交付实验
8.4 小结
第9章选择部署方案
9.1 服务端部署
9.1.1 流式应用或API
9.1.2 批量预测
9.2 客户端部署
9.2.1 部署到设备
9.2.2 用浏览器端交付
9.3 联邦学习：一种混合方法
9.4 小结
第10章搭建模型防护罩
10.1 故障应对举措
10.1.1 检查输入和输出
10.1.2 模型后盾
10.2 模型性能提高举措
10.2.1 扩展模型，服务多用户
10.2.2 模型和数据生命周期管理
10.2.3 数据处理和有向无环图
10.3 寻求用户反馈
10.4 Chris Moody：赋予数据科学家部署模型的力量
10.5 小结
第11章监控和更新模型
11.1 监控可拯救系统
11.1.1 监控告知刷新率
11.1.2 监控模型，检测滥用行为
11.2 选择监控内容
11.2.1 性能指标
11.2.2 业务指标
11.3 机器学习系统的持续集成和交付
11.3.1 A/B测试和实验
11.3.2 其他方法
11.4 小结

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定价：88.00元

书号：978-7-5198-7635-7

出版社：中国电力出版社

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