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建構機器學習管道|運用TensorFlow實現模型生命週期自動化

原始價格:US$37.47。目前價格:US$33.66。

【作者: Hannes Hapke,Catherine Nelson】
【譯者: 陳正暉】
【出版社: 歐萊禮】
【出版日期: 2022-10-14】
【分類: 電腦資訊 | 概論/科技趨勢】
【裝訂: 平裝】
【印刷: 單色印刷】
【ISBN: 9786263241688】

貨號: 9786263241688 分類:

Description

建構機器學習管道|運用TensorFlow實現模型生命週期自動化
Building Machine Learning Pipelines
  「本書是一本出色的參考資料,全面介紹ML產品系統,特別關注TFX。它包含最準確的資訊,並提供清晰、簡潔的解釋案例。」
  —Robert Crowe
  TensorFlow Developer Advocate, Google

  公司在機器學習專案上耗費巨資,但如果不能有效地部署模型,無疑是在浪費金錢。在本書中,Hannes Hapke和Catherine Nelson將帶領您瞭解使用TensorFlow生態系統自動化機器學習管道的步驟。您將學習到將部署時間從幾天縮短到幾分鐘的技術和工具,進而更專注新模型的開發,而不是維護舊有的系統。

  數據科學家、機器學習工程師和DevOps工程師將發現如何超越模型開發,成功地將他們的數據科學項目產品化,而管理人員將更瞭解他們在加速這些專案項目所扮演的角色。

  .瞭解構建機器學習管道的步驟
  .使用TensorFlow Extended中的組件建構您的管道
  .使用Apache Beam、Apache Airflow和Kubeflow管道來協作您的機器學習管道
  .使用TensorFlow數據驗證和TensorFlow轉換來處理數據
  .使用TensorFlow模型驗證對模型進行詳細分析
  .檢驗模型表現的公平性和偏誤性
  .使用TensorFlow Serving或TensorFlow Lite為移動設備部署模型
  .學習隱私保護(privacy-preserving)機器學習技術目錄第一章 導論
第二章 TensorFlow Extended 簡介
第三章 數據擷取
第四章 數據驗證
第五章 資料預處理
第六章 模型訓練
第七章 模型分析與驗證
第八章 TensorFlow Serving 的模型部署
第九章 TensorFlow Serving 的高級模型部署
第十章 進階 TensorFlow Extended
第十一章 管道第一部分:Apache Beam 與 Apache Airflow
第十二章 管道第二部分:Kubeflow 管道
第十三章 反饋循環
第十四章 機器學習的數據隱私
第十五章 管道的未來與下一步

附錄A 機器學習基礎架構介紹
附錄B 在 Google Cloud 上設置 Kubernetes 集群
附錄C 操作 Kuberflow 管道的技巧

 
书名简译:建构机器学习渠道|运用TensorFlow实现模型生命周期自动化

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