ManBetX程序设计丛书

Python机器学习建模与部署:从Keras到Kubernetes

[印]达塔拉•拉奥(Dattaraj Rao) (作者) 崔艳荣 , 詹炜 , 杨慧明 (译者)
模型构建和部署双管齐下,让机器学习如虎添翼
采用流行的Keras库和Kubernetes集群,将人工智能融入现代软件开发流程
本书从实践的角度,介绍了如何使用基于Python的Keras库和TensorFlow框架开发机器学习模型和深度学习模型,以及如何使用Kubernetes将其部署到生产环境中。书中讨论了许多流行的算法;展示了如何使用它们来构建系统;包含有大量注释的代码示例,以便读者理解并重现这些示例;使用了一个深度学习模型的示例来读取图像,并对流行品牌的标识进行分类,然后将该模型部署在分布式集群上,以处理大量的客户端请求。附录中提供了一些图书和网站,这些参考资料涵盖了本书没有完全涵盖的项目的细节。
纸质书
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出版信息

  • 书  名Python机器学习建模与部署:从Keras到Kubernetes
  • 系列书名ManBetX程序设计丛书
  • 执行编辑关于本书的内容有任何问题,请联系 王苗
  • 出版日期2020-11-16
  • 书  号978-7-115-55051-4
  • 定  价79.00 元
  • 页  数240
  • 印刷方式单色
  • 开  本16开
  • 出版状态上市销售
  • 原书名Keras to Kubernetes: The Journey of a Machine Learning Model to Production
  • 原书号9781119564836

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本书特色

“我在动手写自己的Keras实验室项目之前读了这本书,受益匪浅。对初学者而言,书中对机器学习及深度学习热点话题的探讨十分有价值。”
——英文版读者评论

目前市面上关于机器学习和深度学习的图书内容多偏向于算法介绍,很少能清楚地说明如何将这些算法部署到生产系统。此外,如何扩展这些人工智能系统以处理大数据任务,不同的图书在理解上也存在很大差别。

本书为软件开发人员和数据科学家而写,详细说明了如何构建Keras模型以在Kubernetes集群上扩展和部署,介绍了从模型到生产的整个过程,并专注于大规模部署机器学习算法和深度学习算法以及处理大数据的技巧。书中关注通用的基本概念,这些概念即使在工具改变时也保持不变。本书提供了代码文件和示例数据集,并推荐了很多实用的学习资源。读者可跟着书中的示例来操作,并在此基础上探索新的解决方案。

● 介绍机器学习与深度学习的基础知识与前沿动态
● 提出收集数据和管理数据的新方法,以处理更大的数据集
● 探讨人工智能如何适应快速迭代的现代软件开发流程
● 介绍云计算、容器和CaaS,以及如何将应用程序作为微服务部署在Kubernetes中
● 介绍机器学习模型生命周期,以及如何将其部署到边缘设备

目录

译者序 阅读
致中国读者 阅读
前言 阅读
第1章 大数据和人工智能 阅读
第2章 机器学习
第3章 处理非结构化数据
第4章 使用Keras 进行深度学习
第5章 高级深度学习
第6章 前沿深度学习项目
第7章 现代软件世界中的人工智能
第8章 将人工智能模型部署为微服务
第9章 机器学习开发生命周期
第10章 机器学习平台

作者介绍

达塔拉·拉奥(Dattaraj Rao) 目前担任Persistent Systems公司的创新与研发架构师,并领导该公司的人工智能研究实验室。曾任印度班加罗尔通用电气公司(GE)的首席架构师,在GE工作了19年,通过GE获得了11项专利,是GE认证的分析工程师。他曾主导运输业务的分析和人工智能战略,构建工业物联网解决方案,推动预见性维护、机器视觉和数字孪生等技术成果的落地。

【译者简介】

崔艳荣

女,教授,博士,硕士生导师,长江大学计算机科学学院院长。主持和参与各级各类项目20余项,发表论文30余篇,其中被EI检索8篇。主编21世纪高等学校规划教材《物联网概论》。辅导学生参加全国计算机仿真大赛,获全国一等奖1项、二等奖1项、三等奖2项。

詹炜

博士,副教授,长江大学计算机科学学院副院长。主要从事图像深度学习算法、计算机视觉技术和智能多目标优化算法3个方向的应用研究工作;主持并完成省级项目2项,厅局级项目2项,发表科研论文20余篇。

杨慧明

就读于长江大学计算机科学学院。擅长机器学习与数字图像处理,目前深入学习编译器和程序动态运行机制。

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