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機器學習平台架構實戰

  • 作者：(美)戴維·平|責編:賈小紅|譯者:郭興霞
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302644873
  • 出版日期：2023/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：376
人民幣：RMB 129 元      售價：元
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內容大鋼
    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電腦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。
作者介紹
(美)戴維·平|責編:賈小紅|譯者:郭興霞
    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  內容分發和客戶參與
    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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