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  • 正版 基于Azure的自动机器学习
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    • 作者: Deepak Mukunthu,Parashar Shah,Wee Hyong Tok著著 | Deepak Mukunthu,Parashar Shah,Wee Hyong Tok著编 | Deepak Mukunthu,Parashar Shah,Wee Hyong Tok著译 | Deepak Mukunthu,Parashar Shah,Wee Hyong Tok著绘
    • 出版社: 中国电力出版社
    • 出版时间:2020-08
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    • 作者: Deepak Mukunthu,Parashar Shah,Wee Hyong Tok著著| Deepak Mukunthu,Parashar Shah,Wee Hyong Tok著编| Deepak Mukunthu,Parashar Shah,Wee Hyong Tok著译| Deepak Mukunthu,Parashar Shah,Wee Hyong Tok著绘
    • 出版社:中国电力出版社
    • 出版时间:2020-08
    • 版次:1版1次
    • 印次:1
    • 印刷时间:2020-08-01
    • 字数:249.0
    • 页数:208
    • 开本:24开
    • ISBN:9787519848552
    • 版权提供:中国电力出版社
    • 作者:Deepak Mukunthu,Parashar Shah,Wee Hyong Tok著
    • 著:Deepak Mukunthu,Parashar Shah,Wee Hyong Tok著
    • 装帧:平装-胶订
    • 印次:1
    • 定价:68.00
    • ISBN:9787519848552
    • 出版社:中国电力出版社
    • 开本:24开
    • 印刷时间:2020-08-01
    • 语种:中文
    • 出版时间:2020-08
    • 页数:208
    • 外部编号:9895199
    • 版次:1版1次
    • 成品尺寸:暂无

    目录
    序 1
    前言 3
    第1 部分 自动机器学习
    第1 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 ML 42
    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 ML 49
    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
    Azure Notebooks 59
    Notebook VM 69
    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AKS 105
    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 ML 153
    Azure Databricks 和Apache Spark 153
    MLNET 167
    SQL Server 169
    小结 169
    第9 章 所有人使用Automated ML 171
    Azure 门户UI 172
    Power BI 181
    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Power BI 191
    Power BI Automated ML 到Azure 机器学习 194
    小结 194
    作者介绍 197
    封面介绍 198

    卓伟雄(Wee Hyong Tok)是微软公司云与企业组的信息管理和机器学习(IMML)团队的资深程序经理。Wee Hyong带来了数十年跨行业和学术的数据库系统经验。在获得博士学位之前,Wee Hyong是新加坡一个大型电信公司的系统分析师。Wee Hyong是SQL Server方向的很有价值专家(MVP),专注于商业智能和数据挖掘领域。他率先在东南亚开展数据挖掘训练营,为IT专家带来知识和技术,使他们可以在他们的组织里使用分析工具把原始数据转成洞察。他加入微软并在SQL Server团队里工作,负责塑造SSIS Server,并在SQL Server 2012里把它从概念变成实现。Wee Hyong拥有新加坡国立大学的计算机科学的博士学位和计算方面的硕士学位(获得一等荣誉)。他发表过21篇同行评审的学术论文和期刊文章。他是以下书籍的合著者:《Predictive Analytics with Microsoft Azure Machine Learning》《Introducing Microsoft Azure HD Insight》和《Microsoft SQL Server 2012 Integration Services》。

    微软副总裁作推荐序,本书不仅提供了有深度的技术介绍,还提供了大量实践示例和案例研究,展示了如何使用自动机器学习解决实际问题。
    对机器学习的需求在迅猛增长。各行业的组织都努力在其产品和流程中注入智能以取悦客户,扩大业务影响。不过,开发一个好的机器学习模型是一个迭代且耗时的过程。通过使用机器学习来帮助构建模型,自动机器学习可以让这个过程变得更容易。这本实用指南介绍了如何对你的数据应用自动机器学习。
    本书不仅提供了有深度的技术介绍,还提供了大量实践示例和案例研究,展示了如何使用自动机器学习解决实际问题。有一定机器学习经验的数据科学家和开发人员可以学习如何使用Automated ML工具来更快、更高效地构建他们的模型。
    “如今,从数据抽取信息需要很深入的机器学习专业知识。这本书使企业客户也能使用机器学习,书中介绍了要像有经验的数据科学家一样提供结果的最快捷的方法。”——Mark Russinovich微软Azure CTO和技术院士

    本书集中于机器学习应用所需的模型和算法,帮助你在短时间内提高实践技能。

    学习成功机器学习项目的最佳实践。
    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Automated ML,如Azure Databricks、ML.NET和SQL Server。
    探索推动机器学习大众化的工具。

    对机器学习的需求在迅猛增长。各行业的组织都努力在其产品和流程中注入智能以取悦客户,扩大业务影响。不过,开发一个好的机器学习模型是一个迭代且耗时的过程。通过使用机器学习来帮助构建模型,自动机器学习可以让这个过程变得更容易。这本实用指南介绍了如何对你的数据应用自动机器学习。 本书不仅提供了有深度的技术介绍,还提供了大量实践示例和案例研究,展示了如何使用自动机器学习解决实际问题。有一定机器学习经验的数据科学家和开发人员可以学习如何使用Automated ML工具来更快、更地构建他们的模型。

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