年末抽奖送书 | 《机器学习：软件工程方法与实现》助力AI算法部署落地
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我们都知道机器学习主要是以数据作为驱动。从数据层面描述机器学的过程就是一个数据驱动的过程。因此数据完全决定了机器学习的最终效果。
此时，便利的机器学习系统、软件包、工具和标准的流程化是高效构建机器学习模型的关键，其中的每个部分都涉及软件工程的影子。
对于每一个算法工程师而言，或许你会觉得模型至上，也或许你会觉得工程化至上，但是将两者很好的结合起来呢？本书可能会给你一个满意的答案，它从理论出发，以落地部署为目标，把整个pipline体系化的进行阐述，具体内容：
机器学习在落地实践的过程中总会遇到这样那样的问题，比如：算法性能、特征维度、数据转换、模型大小、部署环境、推理时间与效率以及硬件功耗等问题。
而本书在其中的很多问题都有了很好的解释和实践，虽不能做到覆盖上面所说的所有我问题，但是在市面关于算法落地讲解可以说是比较透彻和全面的书籍。
实践过程中，我们凭借经验，多次选择、多次调优，多维度测评模型效果。正因为此，笔者一直认为机器学习是一门实验科学，机器学习工程师除了必要的机器学习基础知识，还应具备做实验的工程和探索能力，这种能力是区分理论者和实践者，以及区分普通和优秀实践者的有效方法!
差不多也说了很多，这里小编想送2本书籍该一直来关照的各位，希望大家可以在算法的道路上越走越远！！！
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