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  • 基于Azure的自动机器学习 (美)莫昆图,(美)沙阿,(美)卓伟雄 著 林琪 译 专业科技 文轩网
  • 水利电力[美]莫昆图(Deepak Mukunthu),[美]沙阿( 著
    • 作者: (美)莫昆图,(美)沙阿,(美)卓伟雄著 | | 林琪译
    • 出版社: 中国电力出版社
    • 出版时间:2020-08-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: (美)莫昆图,(美)沙阿,(美)卓伟雄著| 林琪译
    • 出版社:中国电力出版社
    • 出版时间:2020-08-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2020-08-01
    • 字数:243000
    • 页数:208
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787519848552
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:中国电力出版社

    基于Azure的自动机器学习

    作  者:(美)莫昆图,(美)沙阿,(美)卓伟雄 著 林琪 译
    定  价:68
    出 版 社:中国电力出版社
    出版日期:2020年08月01日
    页  数:208
    装  帧:平装
    ISBN:9787519848552
    主编推荐

    内容简介

    学习成功机器学习项目的很好实践。
    使用Azure完成自动机器学习。
    理解分类和回归,以及模型可解释性和透明性等概念。
    了解如何在其他环境中使用AutomatedML,如AzureDatabricks、ML.NET和SQLServer。
    探索推动机器学习大众化的工具。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    序1
    前言3
    部分自动机器学习
    章机器学习:概述和最佳实践9
    机器学习:简要回顾10
    模型参数12
    超参数13
    机器学习项目的最佳实践14
    理解决策过程14
    建立性能指标15
    强调透明度以获得信任16
    勇于实验17
    不要孤军作战17
    迭代而耗时的过程19
    特征工程20
    算法选择22
    超参数调整22
    端到端过程22
    增长的需求24
    小结27
    第2章自动机器学习如何工作28
    什么是自动机器学习?28
    理解数据28
    检测任务31
    选择评价指标32
    特征工程33
    选择模型37
    监控和重训练41
    综合41
    Automated ML42
    Automated ML如何工作42
    保留隐私43
    支持透明度44
    防护45
    端到端模型生命周期管理46
    小结46
    第2部分Azure的Automated ML
    第3章开始使用微软Azure机器学习和Automated ML49
    机器学习过程49
    协作和监控50
    部署51
    为Automated ML建立一个Azure机器学习工作区51
    AzureNotebooks59
    NotebookVM69
    小结70
    第4章特征工程和自动机器学习71
    Automated ML中可用的数据预处理方法73
    Automated ML的自动特征化74
    分类和回归的自动特征化76
    时间序列预报的自动特征化82
    小结88
    第5章部署自动机器学习模型89
    部署模型89
    注册模型92
    创建容器映像95
    部署模型进行测试100
    测试已部署的模型104
    部署到AKS105
    Web服务的Swagger文档107
    调试部署109
    Web服务部署失败109
    小结112
    第6章分类和回归113
    为什么使用分类和回归?113
    分类和回归算法116
    使用Automated ML完成分类和回归118
    小结134
    第3部分企业如何使用自动机器学习
    第7章使用Automated ML支持模型可解释性和透明性137
    模型可解释性137
    Azure机器学习的模型可解释性139
    模型透明性149
    理解Automated ML模型流水线150
    防护150
    小结152
    第8章开发人员使用Automated ML153
    AzureDatabricks和ApacheSpark153
    MLNET167
    SQLServer169
    小结169
    第9章所有人使用Automated ML171
    Azure门户UI172
    PowerBI181
    准备数据182
    Automated ML训练184
    理解最佳模型186
    理解Automated ML训练过程189
    模型部署和推理191
    支持协作191
    Azure机器学习到PowerBI191
    PowerBIAutomated ML到Azure机器学习194
    小结194
    作者介绍197
    封面介绍198

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