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机器学习流水线实战
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https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html
1.本书从各个环节细致的介绍了如何构建完整的机器学习流水线,以及如何用TensorFlow轻松实现自动化机器学习; 2.本书概述了搭建机器学习流水线所需的组件,介绍了TFX的新特性和组件,且提供了实用的代码示例; 3.本书受到了谷歌TensorFlow开发者大使Robert Crowe、帕特森咨询公司CEO Josh Patterson等人联合推荐; 4.本书适合机器学习工程师、算法工程师及数据项目负责人等相关开发人员阅读学习,主要可学习到以下内容: ●了解机器学习流水线的构建步骤 ●使用TensorFlow Extended(TFX)构建机器学习流水线 ●使用Beam、Airflow、Kubeflow Pipelines编排流水线 ●数据校验和数据预处理 ●使用TensorFlow的模型分析工具 ●检查模型的公平性 ●使用TensorFlow Serving和TensorFlow Litnull
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、数据校验、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。
汉内斯·哈普克(Hannes Hapke),数据科学家,善于解决各行各业的机器学习问题,与他人合著有《自然语言处理实战》。 凯瑟琳·纳尔逊(Catherine Nelson),数据科学家,牛津大学硕士,长期为企业提供机器学习解决方案。 【译者介绍】 孔晓泉,谷歌认证机器学习专业人士,TensorFlow Addons的Codeowner之一,上海TensorFlow User Group核心组织者,多年来一直在世界500强公司带领团队构建机器学习应用和平台。另外,他还作为技术审稿人参与了TensorFlow文档的本地化工作。 郑炜,明尼苏达大学双子城分校机械工程硕士,伊利诺伊大学香槟分校机械工程学士,谷歌认证机器学习专业人士,ABB电气事业部中国技术中心算法项目经理、算法工程师,参与算法开发和算法工作流搭建等工作。 江骏,蚂蚁集团技专业人士(花名“有练”)、谷歌认证机器学习专业null
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