「很多機器學習相關書籍都略過了最困難的部分：問題改善、模型除錯及為客戶部署；這本書聚焦於這些主題，您可以讓專案從構想轉化至產生影響。」 ──Alexander Gude （Intuit資料科學家）

本書旨在學習設計、建立及部署機器學習(ML)應用的必要技能。透過這本實作書籍的教學過程，您將打造一個從初步構想到部署產品的ML應用範例。無論您是資料科學家、軟體工程師及產品經理，或是經驗豐富的從事者和初學者，都將逐步學習在真實世界中建立ML應用所涉及的工具、最佳做法和挑戰。

作者Emmanuel Ameisen是一位經驗豐富的資料科學家，他領導了AI教育學程，並使用程式碼片段(code snippets)、圖解、螢幕截圖及企業領袖訪談來演示實際的機器學習概念。第一部分教您如何計畫ML應用和評估成功；第二部分說明如何建立可行的ML模型；第三部分演示改善模型的方法，直到符合您原先的規劃；第四部分介紹部署和監視的策略。

這本書將會幫助您：
‧定義您的產品目標並建立ML問題
‧快速建立您的第一個端對端管線並取得初始資料集
‧訓練並評估您的ML模型及解決效能瓶頸
‧在生產環境中部署並監視您的模型

Emmanuel Ameisen

Emmanuel Ameisen 是Stripe的機器學習工程師，他負責為Local Motion和Zipcar實作並部署預測性分析和機器學習解決方案。最近他領導Insight Data Science的AI學程並指導上百個機器學習專案。Emmanuel擁有來自法國三所頂尖學校的人工智慧、計算機工程和管理學的碩士學位。