機器學習平臺架構實戰 戴維.平 9787302644873 【台灣高等教育出版社】

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原出版社:清華大學
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書名:機器學習平臺架構實戰
ISBN:9787302644873
出版社:清華大學
著編譯者:戴維.平
頁數:376
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1576830
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內容簡介

本書詳細闡述了與機器學習平台架構相關的基本解決方案,主要包括機器學習和機器學習解決方案架構,機器學習的業務用例,機器學習演算法,機器學習的數據管理,開源機器學習庫,Kubernetes容器編排基礎設施管理,開源機器學習平台,使用AWS機器學習服務構建數據科學環境,使用AWS機器學習服務構建企業機器學習架構,高級機器學習工程,機器學習治理、偏差、可解釋性和隱私,使用人工智慧服務和機器學習平台構建機器學習解決方案等內容。此外,本書還提供了相應的示例、代碼,以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。 本書適合作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書,也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。

作者簡介

戴維·平,是一位資深技術領導者,在技術和金融服務行業擁有超過25年的經驗。他的技術重點領域包括雲架構、企業機器學習平台設計、大規模的模型訓練、智能文檔處理、智能媒體處理、智能搜索和數據平台。他目前在AWS領導一個人工智慧/機器學習解決方案架構團隊,幫助全球公司在AWS雲中設計和構建人工智慧/機器學習解決方案。在加入AWS之前,David在Credit Suisse和JPMorgan擔任過多種高級技術領導職務。他的職業生涯始於英特爾的軟體工程師。David擁有康奈爾大學的工程學位。

目錄

第1篇 使用機器學習解決方案架構解決業務挑戰
第1章 機器學習和機器學習解決方案架構
1 1 人工智慧和機器學習的定義
1 2 監督機器學習
1 3 無監督機器學習
1 4 強化學習
1 5 機器學習與傳統軟體
1 6 機器學習生命周期
1 6 1 業務理解和機器學習問題框架
1 6 2 數據理解和數據準備
1 6 3 模型訓練和評估
1 6 4 模型部署
1 6 5 模型監控
1 6 6 業務指標跟蹤
1 7 機器學習的挑戰
1 8 機器學習解決方案架構
1 8 1 業務理解和機器學習轉型
1 8 2 機器學習技術的識別和驗證
1 8 3 系統架構設計與實現
1 8 4 機器學習平台工作流自動化
1 8 5 安全性和合規性
1 9 小測試
1 10 小結
第2章 機器學習的業務用例
2 1 金融服務中的機器學慣用例
2 1 1 資本市場前台
2 1 2 資本市場後台運營
2 1 3 風險管理和欺詐檢測
2 2 媒體和娛樂領域的機器學慣用例
2 2 1 內容開發和製作
2 2 2 內容管理和發現
2 2 3 內容分發和客戶參与
2 3 醫療保健和生命科學領域的機器學慣用例
2 3 1 醫學影像分析
2 3 2 藥物發現
2 3 3 醫療數據管理
2 4 製造業中的機器學慣用例
2 4 1 工程和產品設計
2 4 2 製造運營——產品質量和產量
2 4 3 製造運營——機器維護
2 5 零售業中的機器學慣用例
2 5 1 產品搜索和發現
2 5 2 目標市場營銷
2 5 3 情緒分析
2 5 4 產品需求預測
2 6 機器學慣用例識別練習
2 7 小結
第2篇 機器學習的科學、工具和基礎設施平台
第3章 機器學習演算法
3 1 技術要求
3 2 機器學習的原理
3 3 機器學習演算法概述
3 3 1 選擇機器學習演算法時的注意事項
3 3 2 機器學習演算法類型
3 4 分類和回歸問題的演算法
3 4 1 線性回歸演算法
3 4 2 邏輯回歸演算法
3 4 3 決策樹演算法

第3篇 企業機器學習平台的技術架構設計和監管注意事項
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