1..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。
3.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。
4.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
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