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构建可靠的机器学习系统
(美)凯茜·陈 (爱尔兰)尼尔·理查德·墨菲 (美)克兰蒂·帕里萨 (美)D.斯卡利 (美)托德·安德伍德更新时间:2025-06-26 18:01:15
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本书融合作者构建、运维和扩展大型机器学习系统的经验,通过丰富的示例,详细讲解如何运行高效、可靠的机器学习系统。本书首先概述机器学习相关概念和数据管理原则,涵盖数据管理、机器学习模型、评估质量、特征、公平性、隐私等主题;然后介绍机器学习模型及其生命周期;最后讲述如何将机器学习引入组织,以及引入后组织会发生什么等复杂问题。
品牌:机械工业出版社
译者:林然 王薇 王祎 秦正一
上架时间:2025-03-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
构建可靠的机器学习系统最新章节
查看全部- 封底
- 关于封面
- 关于作者
- 15.6 在机器学习工作流中测试和测量依赖关系
- 15.5 广告点击预测:数据库与现实
- 15.4 NLP MLOps:性能分析和分阶段负载测试
- 15.3 钢材检测
- 15.2 影响流量的持续机器学习模型
- 15.1 在机器学习管道中适应隐私和数据保留政策
- 第15章 案例研究:实践中的MLOps
(美)凯茜·陈 (爱尔兰)尼尔·理查德·墨菲 (美)克兰蒂·帕里萨 (美)D.斯卡利 (美)托德·安德伍德
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