Проектирование систем машинного обучения

Издательство БХВ выпустило книгу «Проектирование систем машинного обучения». Ее автор Чип Хьюен – основательница компании Claypot AI. Занималась разработкой систем машинного обучения в компаниях NVIDIA, Snorkel AI, Netflix, Primer, преподаёт в Стэнфордском университете курс по проектированию систем машинного обучения. Книга, отрывок из которой мы публикуем с любезного разрешения издательства «БХВ», не является введением в ML. В ней главное – практические аспекты машинного обучения.  

ГЛАВА 1. Обзор ML-систем

В ноябре 2016 года Google объявила о включении своей многоязычной системы нейронного машинного перевода в Google Translate, что стало одной из первых историй успеха глубоких искусственных нейронных сетей в массовом использовании. По данным Google, благодаря введению нейросети за одно обновление качество перевода улучшилось больше, чем за последние 10 лет, вместе взятых.

Успех глубокого обучения возродил интерес к машинному обучению (ML) в целом. С тех пор все больше и больше компаний обращаются к ML для решения своих самых сложных проблем. Всего за пять лет системы машинного обучения нашли свое применение практически во всех аспектах нашей жизни: как мы получаем доступ к информации, общаемся, работаем и находим любовь. Распространение ML было настолько стремительным, что уже трудно представить жизнь без него. Тем не менее существует еще множество других вариантов использования ML, ожидающих освоения в сферах здравоохранения, транспорта, сельского хозяйства и даже в деле познания Вселенной.

<...>

Ключевые слова: Сложные ML-системы, AlexNet, BERT, GPT, ИИ, большие данные, итеративный процесс разработки

Полную версию статьи читайте в журнале
Подпишитесь на журнал
Купите в Интернет-магазине

Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи