机器学习流水线实战
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作者(美)汉内斯·哈普克,(美)凯瑟琳·纳尔逊
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115573216
出版时间2021-11
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数300页
字数443千字
定价109.8元
货号SC:9787115573216
上书时间2024-12-03
商品详情
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主编推荐:
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 Lite部署模型
●了解差分隐私、联邦学习和加密机器学习等隐私保护方法
内容简介:
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。
目录:
本书赞誉xiii
序xv
前言xvii
第1章入门1
1．1为什么要用机器学习流水线1
1．2什么时候考虑使用机器学习流水线2
1．3机器学习流水线步骤概述3
1．3．1数据读取和版本控制4
1．3．2数据校验4
1．3．3数据预处理4
1．3．4模型训练和模型调优5
1．3．5模型分析5
1．3．6模型版本控制5
1．3．7模型部署6
1．3．8反馈循环6
1．3．9数据隐私6
1．4流水线编排7
1．4．1为什么使用流水线编排工具7
1．4．2有向无环图7
1．5示例项目8
1．5．1项目结构9
1．5．2机器学习模型9
1．5．3示例项目的目标10
1．6小结10
第2章TensorFlowExtended入门11
2．1什么是TFX12
2．2安装TFX13
2．3TFX组件概述14
2．4什么是机器学习元数据15
2．5交互式流水线16
2．6TFX的替代品17
2．7ApacheBeam简介18
2．7．1安装18
2．7．2基本数据流水线19
2．7．3执行流水线22
2．8小结22
第3章数据读取23
3．1数据读取的概念23
3．1．1读取本地数据文件24
3．1．2读取远程数据文件29
3．1．3直接从数据库中读取数据29
3．2数据准备31
3．2．1拆分数
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