机器学习平台架构实战
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作者(美)戴维·平
出版社清华大学出版社
ISBN9787302644873
出版时间2023-08
装帧平装
开本16开
定价129元
货号1203032335
上书时间2024-06-03
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
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作者简介
戴维·平是一位资深技术领导者，在技术和金融服务行业拥有超过25年的经验。他的技术重点领域包括云架构、企业机器学习平台设计、大规模的模型训练、智能文档处理、智能媒体处理、智能搜索和数据平台。他目前在AWS领导一个人工智能/机器学习解决方案架构团队，帮助全球公司在AWS云中设计和构建人工智能/机器学习解决方案。在加入AWS之前，David在Credit Suisse和JPMorgan担任过多种高级技术领导职务。他的职业生涯始于英特尔的软件工程师。David拥有康奈尔大学的工程学位。
目录
第1篇使用机器学习解决方案架构解决业务挑战
第1章机器学习和机器学习解决方案架构
1.1人工智能和机器学习的定义
1.2监督机器学习
1.3无监督机器学习
1.4强化学习
1.5机器学习与传统软件
1.6机器学习生命周期
1.6.1业务理解和机器学习问题框架
1.6.2数据理解和数据准备
1.6.3模型训练和评估
1.6.4模型部署
1.6.5模型监控
1.6.6业务指标跟踪
1.7机器学习的挑战
……
内容摘要
《机器学习平台架构实战》详细阐述了与机器学习平台架构相关的基本解决方案，主要包括机器学习和机器学习解决方案架构，机器学习的业务用例，机器学习算法，机器学习的数据管理，开源机器学习库，Kubernetes容器编排基础设施管理，开源机器学习平台，使用AWS机器学习服务构建数据科学环境，使用AWS机器学习服务构建企业机器学习架构，高级机器学习工程，机器学习治理、偏差、可解释性和隐私，使用人工智能服务和机器学习平台构建机器学习解决方案等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
主编推荐
随着人工智能和机器学习在许多行业中应用得越来越普遍，对能够将业务需求转化为机器学习解决方案并能够设计机器学习技术平台的机器学习解决方案架构师的需求在不断增加。本书旨在通过帮助人们学习机器学习概念、算法、系统架构模式和机器学习工具来解决业务和技术挑战，重点是企业环境中的大规模机器学习系统架构和操作。
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