构建机器学习流水线：使用TensorFlow自动化模型生命周期
A

构建机器学习流水线：使用TensorFlow自动化模型生命周期

机器学习运维
TensorFlow MLOps machine learning pipelines TensorFlow Extended model lifecycle automation data validation production deployment
作者
Hannes Hapke, Catherine Nelson
出版社
O’Reilly Media
年份
2020
语言
英语
37
评价本书

阅读本书 登录 / 注册

预览片段

相似书籍

TensorFlow与Keras神经网络：训练、生成模型与强化学习

TensorFlow与Keras神经网络：训练、生成模型与强化学习

Philip Hua

学习 TensorFlow 2.0：使用 Python 实现机器学习和深度学习模型

学习 TensorFlow 2.0：使用 Python 实现机器学习和深度学习模型

Pramod Singh, Avinash Manure

动手实践机器学习：使用Scikit-Learn、Keras和TensorFlow构建智能系统的概念、工具与技术

动手实践机器学习：使用Scikit-Learn、Keras和TensorFlow构建智能系统的概念、工具与技术

Aurélien Géron

机器学习与数据科学金融蓝图：使用Python从构建交易策略到机器人顾问

机器学习与数据科学金融蓝图：使用Python从构建交易策略到机器人顾问

Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh

TensorFlow深度学习：从线性回归到强化学习

TensorFlow深度学习：从线性回归到强化学习

Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh

使用Scikit和TensorFlow环境的机器学习算法

使用Scikit和TensorFlow环境的机器学习算法

Puvvadi Baby Maruthi, Smrity Prasad, Amit Kumar Tyagi

PyTorch 程序员的人工智能与机器学习：生成式 AI 与机器学习实战指南

PyTorch 程序员的人工智能与机器学习：生成式 AI 与机器学习实战指南

Laurence Moroney

Kubernetes上的生成式AI：大型语言模型的生产化部署

Kubernetes上的生成式AI：大型语言模型的生产化部署

Roland Huß, Daniele Zonca

学习AutoML：使用AutoGluon、主流框架与真实场景集成实现机器学习流程自动化

学习AutoML：使用AutoGluon、主流框架与真实场景集成实现机器学习流程自动化

Kerem Tomak

使用人工神经网络构建计算机视觉应用：基于OpenCV和TensorFlow的Python示例（第二版）

使用人工神经网络构建计算机视觉应用：基于OpenCV和TensorFlow的Python示例（第二版）

Shamshad Ansari