Эта книга научит вас, как создавать интеллектуальные системы от начала до конца и использовать машинное обучение на практике. Вы узнаете, как эффективно применять свои навыки разработки программного обеспечения, науки о данных, машинного обучения и управления проектами.
Книга основана на более чем десятилетнем опыте создания интеллектуальных систем, которые обеспечивают сотни миллионов взаимодействий пользователей в день в некоторых из крупнейших и наиболее важных программных систем в мире.
Издание будет полезно инженерам-программистам, специалистам по машинному обучению и руководителям проектов, которые хотят создавать и внедрять эффективные интеллектуальные системы.
Author(s): Джефф Хултен ; пер. с англ. В. С. Яценкова
Publisher: ДМК Пресс
Year: 2019
Language: Russian
Pages: 283 с.
City: Москва
Разработка интеллектуальных систем_обложка
Разработка интеллектуальных систем (1).pdf
Автор
Технический рецензент
Благодарности
Вступление
Основы интеллектуальных систем
Знакомство с интеллектуальными системами
Элементы интеллектуальной системы
Пример интеллектуальной системы
Умный тостер
Использование данных
Датчики и эвристический интеллект
Тостер с машинным обучением
Создание интеллектуальной системы
Итог главы
Темы для размышлений
Анализ применимости интеллектуальных систем
Типы задач, для которых нужны интеллектуальные системы
Масштабные задачи
Открытые задачи
Меняющиеся задачи
Сложные задачи
Ситуации, когда интеллектуальные системы успешны
Когда неполная система жизнеспособна и полезна
Обратная связь для улучшения интеллекта
Когда система способна влиять на результат
Когда интеллектуальная система окупается
Действительно ли нужна интеллектуальная система?
Итог главы
Темы для размышлений
Краткие основы работы с данными
Структурированные данные
Задавайте данным простые вопросы
Работа с моделями данных
Концепция машинного обучения
Распространенные ошибки при работе с данными
Нарушение доверительных интервалов
Зашумленность данных
Смещение данных
Устаревание данных
Необоснованное использование данных
Итог главы
Темы для размышлений
Определение целей интеллектуальной системы
Признаки хорошей цели
Пример затруднений при выборе цели
Типы целей
Организационные цели
Опережающие показатели
Результаты пользователя
Свойства модели
Расслоение целей
Способы измерить успех
Ожидание дополнительной информации
A/B-тестирование
Ручная маркировка
Опрос пользователей
Разделение задач
Сохраняйте актуальность целей
Итог главы
Темы для размышлений
Интеллектуальный опыт
Компоненты интеллектуального опыта
Представление интеллекта пользователю
Пример представления интеллекта
Достижение целей системы
Пример достижения целей
Минимизация последствий ошибок интеллекта
Получение данных для расширения системы
Пример сбора данных
Итог главы
Темы для размышлений
Затруднения при разработке интеллектуального опыта
Интеллект делает ошибки
Безумные ошибки интеллекта
Интеллект совершает разные ошибки
Переменчивый интеллект
Человеческий фактор
Итог главы
Темы для размышлений
Разработка эффективного интеллектуального опыта
Действенность опыта
Частота взаимодействия
Выгода от взаимодействия
Цена взаимодействия
Обнаружение ошибки
Исправление ошибки
Качество интеллекта
Итог главы
Темы для размышлений
Режимы интеллектуального взаимодействия
Автоматизация действий
Запросы и подсказки
Организованная информация
Аннотации
Гибридный опыт
Итог главы
Темы для размышлений
Извлечение данных из опыта
Пример: TeamMaker
Прямое вмешательство
Увлекательное взаимодействие
Связь с результатами
Свойства хороших данных
Контекст, действия и результаты
Достоверный охват
Реальное применение
Отсутствие смещения
Отсутствие петель обратной связи
Масштаб
Правильное толкование данных
Скрытые наблюдения
Пользовательские рейтинги
Отчеты о проблемах
Эскалации
Пользовательские решения
Итог главы
Темы для размышлений
Проверка интеллектуального опыта
Достижение ожидаемого опыта
Работа с контекстом
Работа с интеллектом
Промежуточный итог
Достижение целей
Непрерывная проверка
Итоги главы
Темы для размышлений
Реализация интеллектуальных систем
Компоненты реализации интеллекта
Пример реализации интеллектуальной системы
Компоненты реализации интеллектуальной системы
Среда выполнения интеллекта
Распределение и доставка интеллекта
Канал интеллектуальной телеметрии
Среда разработки интеллекта
Оркестровка интеллекта
Итог главы
Темы для размышлений
Среда выполнения интеллекта
Сбор контекста
Извлечение признаков
Обновление моделей
Выполнение моделей
Результаты
Нестабильность в интеллекте
API интеллекта
Итог главы
Темы для размышлений
Где расположить интеллект?
Соображения по размещению интеллекта
Задержка при обновлении
Задержка выполнения
Стоимость эксплуатации
Автономная работа
Подходы к размещению интеллекта
Статический интеллект в составе продукта
Интеллект на стороне клиента
Интеллект на стороне сервера
Внутренний (кешируемый) интеллект
Гибридный интеллект
Итог главы
Темы для размышлений
Управление интеллектом
Механизм управления интеллектом
Сложная архитектура систем
Высокая частота обновления
Человеческий фактор
Проверка работоспособности интеллекта
Проверка на совместимость
Проверка ограничений на выполнение
Проверка на очевидные ошибки
Пробный запуск интеллекта
Однократное развертывание интеллекта
Тихий интеллект
Ограниченное развертывание
Флайтинг
Отмена обновления
Итог главы
Темы для размышлений
Интеллектуальная телеметрия
Зачем нужна телеметрия
Проверка текущей работоспособности
Проверка результатов пользователей
Сбор данных для развития интеллекта
Свойства эффективной телеметрии
Выборочное наблюдение
Резюмирование
Гибкий таргетинг
Общие проблемы
Смещение данных
Пропуск редких событий
Завышение значимости
Нарушение конфиденциальности
Итог главы
Темы для размышлений
Создание интеллекта
Общее представление об интеллекте
Пример интеллекта
Контексты
Реализация в среде выполнения
Доступность контекста для разработчика
Что может предсказать интеллект
Классификация
Оценка вероятности
Регрессия
Ранжирование
Составное предсказание
Итог главы
Темы для размышлений
Представление интеллекта
Критерии выбора представления интеллекта
Представление интеллекта в виде программы
Представление интеллекта в таблицах соответствий
Представление интеллекта в моделях
Линейные модели
Деревья решений
Нейронные сети
Итог главы
Темы для размышлений
Процесс создания интеллекта
Пример создания интеллекта
Понимание задачи и окружения
Определение критериев успеха
Получение данных
Данные для начального запуска
Данные из взаимодействий
Подготовка инструментов оценки
Простой эвристический интеллект
Машинное обучение
Поиск компромиссов
Оценка и повторение
Уровни зрелости интеллекта
Мастерство создания интеллекта
Анализ и отладка данных
Отладка на основе проверок и оценок
Интуитивное знание инструментария
Математика – нужна ли она?
Итог главы
Темы для размышлений
Оценка интеллекта
Оценка точности
Обобщение
Типы ошибок
Распределение ошибок
Оценка других типов прогнозов
Оценка регрессий
Оценка вероятностей
Оценка ранжирования
Использование данных для оценки
Независимые оценочные данные
Независимость на практике
Оценка для подгрупп населения
Приемлемый объем данных
Сравнение интеллектов
Рабочие точки
Кривые
Субъективные оценки
Изучение ошибок
Переосмысление опыта пользователя
Предсказание худшей ситуации
Итог главы
Темы для размышлений
Машинное обучение интеллекта
Как работает машинное обучение
Плюсы и минусы сложности
Недообучение
Переобучение
Поиск разумного компромисса
Конструирование признаков
Преобразование данных в удобную форму
Содействие модели в использовании данных
Нормализация значений признаков
Выявление скрытой информации
Расширение контекста
Устранение лишних признаков
Моделирование
Параметры сложности
Выявление переобучения
Итог главы
Темы для размышлений
Структурирование интеллекта
Причины структурирования интеллекта
Свойства правильно структурированного интеллекта
Способы структурирования интеллекта
Разделение признаков
Конкурентный поиск моделей
Распределение ошибок
Метамодель
Секвенированная модель
Разделение по контекстам
Замещение
Итог главы
Темы для размышлений
Оркестровка интеллектуальных систем
Понятие оркестровки интеллекта
Что такое хорошая оркестровка
Зачем нужна оркестровка
Изменение цели
Изменение пользователей
Изменение проблем
Изменение интеллекта
Изменение затрат
Злоупотребления
Команда оркестровки
Итог главы
Темы для размышлений
Среда оркестровки интеллекта
Мониторинг критериев успеха
Изучение взаимодействий
Оптимизация опыта
Переопределение интеллекта
Создание интеллекта
Критерии инвестирования в создание интеллекта
Итог главы
Темы для размышлений
Работа над ошибками
Худшее, что могло случиться
Причины выхода системы из строя
Отказы системы
Отказы модели
Ошибки интеллекта
Деградация интеллекта
Снижение количества ошибок
Инвестиции в развитие интеллекта
Настройка значимости опыта
Установка ограничителей
Переопределение ошибок
Итог главы
Темы для размышлений
Злоумышленники и злоупотребления
Злоупотребления – это бизнес
Масштабы злоупотреблений
Оценка вашего риска
Признаки злоупотреблений
Способы борьбы со злоупотреблениями
Увеличение стоимости продукта
Снижение привлекательности для злоумышленников
Машинное обучение против злоумышленников
Отключение злоумышленника от системы
Итог главы
Темы для размышлений
В шаге от собственной интеллектуальной системы
Контрольный список разработчика
Подход к проекту интеллектуальной системы
Планирование интеллектуального опыта
Планирование внедрения интеллектуальной системы
Подготовка к созданию интеллекта
Управляйте вашей интеллектуальной системой
Итог главы
Темы для размышлений
Предметный указатель
