在生产中使用端到端示例构建和部署机器学习和深度学习模型。

本书以机器学习模型部署过程及其相关挑战为重点。接下来,它涵盖了使用不同的web框架(如Flask和Streamlit)构建和部署机器学习模型的过程。关于Docker的那一章将介绍如何打包和包含机器学习模型。本书还说明了如何使用Kubernetes建立和训练大规模的机器学习和深度学习模型。

对于那些希望通过采用预构建模型并将其部署到生产环境中来提高机器学习水平的人来说,这本书是一个很好的起点。它还为那些想要超越Jupyter ,在云环境下进行大规模训练的人提供了指导。书中提供的所有代码都以Python脚本的形式提供给您,您可以尝试这些示例并以有趣的方式扩展它们。

你将学会 :

使用Kubernetes大规模构建、训练和部署机器学习模型

将任何类型的机器学习模型容器化,并使用Docker在任何平台上运行

使用Flask和Streamlit框架部署机器学习和深度学习模型

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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