【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 978-4798169446）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
機械学習を解決すべきビジネス課題の選び方や、その課題を解決するためのワークフローとシステムの作り方、そして機械学習を活用するチーム構成を説明します。
全国展開している架空のAI商店で、飲料品の需要予測をするために機械学習を活用し、発展させていく流れを説明します。
架空の動物画像共有アプリ『AIAnimals』で、ユーザの違反行動を検知し、抑止するためのワークフローや機械学習システム、評価システムの作り方を説明します。
『AIAnimals』の検索システムに機械学習を活用し、検索体験を改善、発展させる方法を説明します。
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
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