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【PDF版】

澁井 雄介(著)

商品番号
169450
販売状態
発売中
納品形態
会員メニューよりダウンロード
発売日
2021年05月17日
ISBN
9784798169453
データサイズ
約18.7MB
制限事項
印刷不可・テキストのコピー不可
キーワード
Python  システム構築  アプリ開発  電子書籍【PDF版】  Docker  機械学習  AI & TECHNOLOGY  Kubernetes

販売価格:¥3,960(税込)

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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。

【本書のゴール】
・機械学習を実用化する方法が学べる
・Pythonによる機械学習ワークフローおよびWebアプリケーション開発の概要を学べる
・機械学習を組み込んだシステムの運用ノウハウを得られる
・機械学習システムのトラブルシューティングや調査方法を学べる

【著者プロフィール】
澁井 雄介(しぶい・ゆうすけ)
株式会社ティアフォー所属。
MLOpsエンジニア、インフラエンジニア、AR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。
本業で自動運転のためのMLOps基盤をKubernetesで開発しつつ、趣味でARとEdge AIを組み合わせて遊んでいる。
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。
前職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

PDF版のご利用方法

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  5. 端末の種類を問わず、ご利用いただけます。
機会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。

本書で紹介するデザインパターン(掲載順)
本書の内容
機械学習システムの概要を解説

機械学習システムの概要を解説

機械学習のシステムにはプロダクトそのものだけでなく、機械学習を運営維持するためのシステムもあります。そこで最初の章で、機械学習のためのシステムについて概要を解説しています。

様々なデザインパターンを紹介

様々なデザインパターンを紹介

本書では、アンチパターンも含め、32パターンに及ぶデザインパターンを紹介しています。図も交えてわかりやすく解説しています。

サンプルコードも準備

サンプルコードも準備

本書ではデザインパターンのサンプルを用意しています。紙面では、一部省略などした形で紹介。実際のコードは本書のダウンロードサイト(GitHub)で確認できます。

Part1 機械学習と MLOps
Chapter1 機械学習のシステムとは

Part2 機械学習システムを作る
Chapter2 モデルを作る
Chapter3 モデルをリリースする
Chapter4 推論システムを作る

Part3 品質・運用・管理
Chapter5 機械学習システムを運用する
Chapter6 機械学習システムの品質を維持する
Chapter7 End to End MLOps 設計

各種問い合わせは以下のリンクからご連絡ください

感想・レビュー

ireadertj さん

2021-08-14

機械学習自体の本は数多あれど、実際に機械学習をシステムにデプロイしてどう運用するのか、そしてそのシステムパターンはどういうものがあるのかという日本語でははじめての本な気がするし、前者の本より、今後重要になってくる本だと思った。にしても、前職メルカリ、ここまでシステムデザイン含めてオープンにするってやはりすばらしい。ここにだすときには、なかではもっと新しいことやっているだろうけどw

mim42 さん

2021-06-21

運用的観点からの設計指南書。私が考えていたことの幾つかが見事に言語化されていた。書かれた情報の多くは今後陳腐化するだろうが、課題発見とその解決のための論理構造は変わらない。

鴨川 さん

2021-06-05

ずっとこういう本が欲しかった、、、 新人並みの感想だが組織として開発のノウハウが豊富ではない状況で手探りの開発をしていくのは結構怖い 大きい会社の人が常識っぽいところをまとめておいてくれるのは助かる

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