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题名/责任者:

机器学习流水线实战/(美) 汉内斯·哈普克, 凯瑟琳·纳尔逊著 孔晓泉, 郑炜, 江骏译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-115-57321-6/CNY109.80

载体形态项:

xxiv, 276页:图;24cm

并列正题名:

Building machine learning pipelines

丛编项:

图灵程序设计丛书

个人责任者:

哈普克 (Hapke, Hannes) 著

个人责任者:

纳尔逊 (Nelson, Catherine) 著

个人次要责任者:

孔晓泉 译

个人次要责任者:

郑炜 译

个人次要责任者:

江骏 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

英文原版由O'Reilly Media, Inc.出版 简体中文版由人民邮电出版社有限公司出版 英文原版的翻译得到O'Reilly Media, Inc.的授权

责任者附注:

汉内斯·哈普克, SPA Coucur公司Coucur实验室高级数据科学家。凯瑟琳·纳尔逊, SPA Coucur公司Coucur实验室高级数据科学家。孔晓泉, 谷歌认证机器学习专家。郑炜, 明尼苏达大学双子城分校机械工程硕士。江骏, 蚂蚁集团高级技术专家、谷歌认证机器学习专家。

提要文摘附注:

本书介绍如何构建完整的机器学习流水线, 从而在生产环境中准备数据以及训练、验证、部署和管理机器学习模型。你将了解机器学习流水线的每个环节, 以及如何利用TensorFlow Extended (TFX) 构建机器学习流水线。模型的生命周期是一个闭环, 其中包括数据读取、数据验证、数据预处理、模型训练、模型分析、模型验证、模型部署、模型反馈等环节。你将学习如何利用Beam、Airflow、Kubeflow、TensorFlow Serving等工具将每一个环节的工作自动化。学完本书, 你将不再止步于训练单个模型, 而是能够从更高的角度将模型产品化, 从而为公司创造更大的价值。

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