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內容簡介：
本书是一本面向机器学习实务的专业指南，通过系统化的工程学视角帮助读者将机器学习理论转化为实际应用。全书共九章。内容从基础知识到模型标准化、部署模式、扩展规模及深度学习应用，层层深入，逐步构建机器学习工程的完整知识体系。书中特别强调如何在Python中高效编码与设计，如何在大规模数据集上开发，以及当下热门的大型语言模型（LLM）构建与运营方法。本书不仅传播技术，更传递了工程学的严谨与实践精神，旨在培养能够解决复杂技术问题并引领数据科学发展的专业人才。无论是初学者，还是行业从业者，本书对读者来说都是一次深入机器学习工程的宝贵探索。
關於作者：
Andrew McMahon（彼得·麦克马洪），多年来在多个行业中构建了具有高影响力的机器学习产品。他目前担任英国NatWest集团的首席MLOps工程师，并拥有伦敦帝国理工学院理论凝聚态物理博士学位。他是一位活跃的博主、演讲者、播客嘉宾，并在MLOps社区中担任领导角色。他是AI Right播客的联合主持人，并荣获2022年英国数据奖“年度新星”和2019年数据科学基金会颁发的“年度数据科学家”称号。Andrew P. McMahon多年来在多个行业中构建了具有高影响力的机器学习产品。目前，他担任英国NatWest集团的首席MLOps工程师，并拥有伦敦帝国理工学院理论凝聚态物理博士学位。他是一位活跃的博主、演讲者、播客嘉宾，并在MLOps社区担任领导角色。他是AI Right播客的联合主持人，并荣获2022年英国数据奖“年度新星”和2019年数据科学基金会颁发的“年度数据科学家”称号。译者：殷海英，从2013年底开始在美国大学作为客座教授，主持数据分析与数据科学项目的研究生研修班，截止2021年已经开办近20期，培训来自世界多个国家的数百名硕士（含博士）研究生。并独立编写数据分析与数据科学教材，并设计多版实训教程。在甲骨文公司，作为亚太区的数据科学家参与Oracle数据科学产品的研发与推广。近期的主要研究方向为机器视觉与高性能运算在现实当中的应用。作为甲骨文公司官方媒体的管理员及编辑，从2016年起编写并发表近100篇技术文章，涵盖数据库技术、数据科学以及机器视觉等方面。
目錄
第1章 机器学习工程简介1
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