机器学习流水线实战

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。
【推荐语】
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
【作者】
汉内斯·哈普克（Hannes Hapke），数据科学家，善于解决各行各业的机器学习问题，与他人合著有《自然语言处理实战》。 凯瑟琳·纳尔逊（Catherine Nelson），数据科学家，牛津大学硕士，长期为企业提供机器学习解决方案。 【译者介绍】 孔晓泉，谷歌认证机器学习专业人士，TensorFlow Addons的Codeowner之一，上海TensorFlow User Group核心组织者，多年来一直在世界500强公司带领团队构建机器学习应用和平台。另外，他还作为技术审稿人参与了TensorFlow文档的本地化工作。 郑炜，明尼苏达大学双子城分校机械工程硕士，伊利诺伊大学香槟分校机械工程学士，谷歌认证机器学习专业人士，ABB电气事业部中国技术中心算法项目经理、算法工程师，参与算法发和算法工作流搭建等工作。 江骏，蚂蚁集团技专业人士（花名“有练”）、谷歌认证机器学习专业人士、蚂蚁云原生机器学习平台技术负责人，专注于AI基础架构和训练框架优化。