入門 機械学習パイプライン―TensorFlowで学ぶワークフローの自動化

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入門 機械学習パイプライン―TensorFlowで学ぶワークフローの自動化

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  • サイズ B5変判/ページ数 357p/高さ 24cm
  • 商品コード 9784873119519
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

内容説明

その機械学習プロセス、自動化できませんか?

目次

イントロダクション
TensorFlow Extended入門
データの取り込み
データ検証
データ前処理
モデルの学習
モデル分析と検証
TensorFlow Servingを用いたモデルのデプロイ
TensorFlow Servingを使った高度なモデルデプロイ
TFXの高度な機能
パイプラインPart1:Apache BeamとApache Airflow
パイプラインPart1:Kubeflow Pipelines
フィードバックループ
機械学習のためのデータプライバシー
パイプラインの未来と次のステップ
付録A 機械学習のためのインフラ入門
付録B Google Cloud上でKubernetesクラスタのセットアップ
付録C Kubeflow Pipelinesを運用するためのTips
付録D 実際に運用されている機械学習パイプライン

著者等紹介

ハプケ,ハネス[ハプケ,ハネス] [Hapke,Hannes]
SAP Concurの研究機関Concur Labs所属のシニアデータサイエンティスト。Concur Labsでは機械学習を使用して出張者の体験を向上させる革新的な方法を模索している。SAP Concurに入る前は、医療、小売、人材採用、再生可能エネルギーなど、さまざまな業界の機械学習インフラストラクチャの問題を解決する業務に従事していた。自然言語処理とディープラーニングに関する書籍『Natural Language Processing in Action』(Manning Publications)の共著者であり、ディープラーニングやPythonに関するさまざまな会議で登壇した経験がある。また、wunderbar.aiの作成者でもある。オレゴン州立大学で電気工学の理学修士号を取得

ネルソン,キャサリン[ネルソン,キャサリン] [Nelson,Catherine]
SAP Concurの研究機関Concur Labs所属のシニアデータサイエンティスト。プライバシーを保護する機械学習と、エンタープライズデータへのディープラーニングの適用に関心を持っている。以前は地球物理学者として古代の火山を研究し、グリーンランドで石油を探索していた。ダラム大学で地球物理学の博士号、オックスフォード大学で地球科学の修士号を取得

中山光樹[ナカヤマヒロキ]
OSSデベロッパー。専門分野は機械学習と自然言語処理(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。