Construirea conductelor de învățare automată: Automatizarea ciclurilor de viață ale modelelor cu Tensorflow

Recenzii ale cititorilor

Cartea este considerată o resursă importantă pentru practicienii și cercetătorii care doresc să învețe și să construiască conducte de învățare automată cu TensorFlow Extended (TFX) și Apache Beam. Ea oferă o introducere clară, perspective valoroase și o abordare practică. Cu toate acestea, exemplele sale pot fi învechite, unele coduri sunt dificil de reprodus și există sentimente mixte cu privire la valoarea sa generală.

⬤ Resursă esențială pentru practicienii TFX și inginerii ML.
⬤ Explicații clare, concise și bine structurate.
⬤ Acoperire cuprinzătoare a dezvoltării și automatizării conductelor de învățare automată.
⬤ Foarte puține resurse disponibile pentru TFX, ceea ce face această carte deosebit de valoroasă.
⬤ Suficient de captivantă pentru a fi citită rapid.

⬤ Exemplele se pot baza pe o versiune mai veche a TFX.
⬤ Unele exemple de cod nu pot fi reproduse fără revizii.
⬤ Unele recenzii sugerează că conținutul este subțire și nu merită prețul.
⬤ Poate fi necesară o pregătire solidă în domeniul învățării automate pentru o înțelegere deplină.

(pe baza a 9 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Building Machine Learning Pipelines: Automating Model Life Cycles with Tensorflow

Conținutul cărții:

Companiile cheltuiesc miliarde de euro pe proiecte de învățare automată, dar banii sunt irosiți dacă modelele nu pot fi implementate eficient. În acest ghid practic, Hannes Hapke și Catherine Nelson vă prezintă pașii de automatizare a unei conducte de învățare automată utilizând ecosistemul TensorFlow. Veți învăța tehnicile și instrumentele care vor reduce timpul de implementare de la zile la minute, astfel încât să vă puteți concentra pe dezvoltarea de noi modele mai degrabă decât pe întreținerea sistemelor moștenite.

Oamenii de știință din domeniul datelor, inginerii din domeniul învățării automate și inginerii DevOps vor descoperi cum să meargă dincolo de dezvoltarea modelelor pentru a-și produce cu succes proiectele din domeniul științei datelor, în timp ce managerii vor înțelege mai bine rolul pe care îl joacă în a ajuta la accelerarea acestor proiecte.

⬤ Înțelegeți pașii pentru a construi o conductă de învățare automată.

⬤ Construiți-vă conducta folosind componente din TensorFlow Extended.

⬤ Orchestrați-vă conducta de învățare automată cu Apache Beam, Apache Airflow și Kubeflow Pipelines.

⬤ lucrați cu datele utilizând TensorFlow Data Validation și TensorFlow Transform.

⬤ Analizați un model în detaliu utilizând TensorFlow Model Analysis.

⬤ Examinați corectitudinea și părtinirea în performanța modelului dvs.

⬤ Deplasați modelele cu TensorFlow Serving sau TensorFlow Lite pentru dispozitive mobile.

⬤ Învățați tehnici de învățare automată care protejează confidențialitatea.