本書是一本面向機器學習實務的專業(yè)指南,通過系統化的工程學視角幫助讀者將機器學習理論轉化為實際應用。全書共九章。內容從基礎知識到模型標準化、部署模式、擴展規(guī)模及深度學習應用,層層深入,逐步構建機器學習工程的完整知識體系。書中特別強調如何在Python中高效編碼與設計,如何在大規(guī)模數據集上開發(fā),以及當下熱門的大型語言模型(LLM)構建與運營方法。本書不僅傳播技術,更傳遞了工程學的嚴謹與實踐精神,旨在培養(yǎng)能夠解決復雜技術問題并引領數據科學發(fā)展的專業(yè)人才。無論是初學者,還是行業(yè)從業(yè)者,本書對讀者來說都是一次深入機器學習工程的寶貴探索。