. 建構機器學習管道|運用TensorFlow實現模型生命週期自動化
                                                                      
 
 
 

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
 
作者: Hannes Hapke, Catherine Nelson
譯者: 陳正暉
書號: A673     出版日: 2022/10/12
ISBN: 9786263241688     EAN: 9786263241688
紙本書價格: 580     附件:  線上下載
電子書: 尚未出版
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「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

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Hannes和Catherine 都是SAP Concur實驗室的高級數據科學家,他們使用機器學習來改善商旅人士體驗並探索創新方法。Hannes對ML工程(如可擴展的模型部署)和NLP應用特別感興趣,Catherine則專注於模型分析、模型的可解釋性和隱私保護ML。


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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

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電腦視覺機器學習實務|建立端到端的影像機器學習 金融機器學習與資料科學藍圖 機器學習設計模式

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