(美)凯茜·陈 (爱尔兰)尼尔·理查德·墨菲 (美)克兰蒂·帕里萨 (美)D.斯卡利 (美)托德·安德伍德

本书融合作者构建、运维和扩展大型机器学习系统的经验，通过丰富的示例，详细讲解如何运行高效、可靠的机器学习系统。本书首先概述机器学习相关概念和数据管理原则，涵盖数据管理、机器学习模型、评估质量、特征、公平性、隐私等主题；然后介绍机器学习模型及其生命周期；最后讲述如何将机器学习引入组织，以及引入后组织会发生什么等复杂问题。