どんな本？

Jupyter Notebookで動くモデルを作って満足し、本番環境に投入した途端に「あれ、精度ガタ落ち」「エラーログの海」で涙目になった経験、ありませんか。この本はまさにその断絶を埋めてくれる一冊で、データ収集から前処理、モデル評価、デプロイ、監視まで、機械学習プロダクトのライフサイクル全体をPythonとscikit-learnで泥臭く辿っていきます。精度0.01%の改善に命を燃やす前に、そもそもユーザーに届くのか問題を考えさせられる構成が憎いところ。Kaggleで培った自信がプロダクション環境で粉々になる前に読んでおきたい、転ばぬ先の杖的な実務書です。