Реализация проекта машинного обучения от A до Я на примере приложения для обобщения текста

Алексей Михнин, 2023

Книга посвящена практической реализации проекта машинного обучения. Рассматривается весь жизненный цикл создания продукта на основе моделей машинного обучения, от формулировки бизнес-задачи до развертывания веб-приложения.Автор на конкретном кейсе демонстрирует процесс исследования проблемы, поиска алгоритмов, разработки и обучения AI моделей. Особое внимание уделяется вопросам проектирования кода и архитектуры, позволяющим создавать гибкие и масштабируемые системы искусственного интеллекта.Читатель получает ценные практические навыки по модульной разработке, тестированию, контейнеризации моделей и их интеграции через веб-интерфейсы. Книга содержит примеры кода и инструкции для создания собственных приложений машинного обучения.Это издание станет полезным как для начинающих, так и для опытных разработчиков в области искусственного интеллекта.

Введение

В эпоху стремительного развития технологий искусственного интеллекта всё больше компаний и разработчиков пытаются применить машинное обучение в своих продуктах и проектах. Однако зачастую процесс создания работающего продукта на основе моделей машинного обучения представляет собой «черный ящик» для новичков в этой сфере.

Эта книга ставит своей целью максимально подробно и пошагово рассказать о том, как создать полноценный проект в сфере искусственного интеллекта — от исследования идеи до готового веб-приложения с моделью машинного обучения. Мы возьмем за основу конкретный проект по текстовому обобщению (рафинированию) — это процесс создания более короткой версии длинного текста или диалога и увидим, как он был реализован от начала и до конца.

Эта книга станет настоящей «библией» для всех, кто хочет разобраться в прикладном применении машинного обучения и понять весь процесс от А до Я.

После ее прочтения вы получите бесценные знания о том, как подходить к разработке подобных проектов, что позволит вам:

Структурировать код проекта с использованием передовых практик

Организовать процесс исследования и поиска решения

Разрабатывать и обучать эффективные модели машинного обучения

Создавать тренировочные и прогнозирующие конвейеры

Развертывать модели в виде готовых веб-приложений

Автоматизировать процесс непрерывной интеграции и доставки моделей

Книга содержит реальный код, примеры и шаги по созданию проекта от начала до конца. Это позволит вам не только изучить, но и применить на практике паттерны и подходы разработки проектов в сфере ИИ.

После прочтения вы сможете использовать полученные знания как шаблон для создания собственных приложений и сервисов с машинным обучением.