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Python机器学习建模与部署: 从Keras到Kubernetes/(印) 达塔拉·拉奥, Dattaraj Rao, 崔艳荣, 詹炜, 杨慧明

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  • 设置3:本书从实践的角度, 介绍了如何使用基于Python的Keras库和TensorFlow框架开发机器学习模型和深度学习模型, 以及如何使用Kubernetes将其部署到生产环境中。书中讨论了许多流行的算法, 展示了如何使用它们来构建系统 ; 包含有大量注释的代码示例, 以便读者理解并重现这些示例 ; 使用了一个深度学习模型的示例来读取图像并对流行品牌的标识进行分类, 然后将该模型部署在分布式集群上, 这样它就可以处理大量的客户端请求。附录中提供了一些图书和网站, 这些参考资料涵盖了本书中没有完全涵盖的项目的细节。
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  • 附注提要
    本书从实践的角度, 介绍了如何使用基于Python的Keras库和TensorFlow框架开发机器学习模型和深度学习模型, 以及如何使用Kubernetes将其部署到生产环境中。书中讨论了许多流行的算法, 展示了如何使用它们来构建系统 ; 包含有大量注释的代码示例, 以便读者理解并重现这些示例 ; 使用了一个深度学习模型的示例来读取图像并对流行品牌的标识进行分类, 然后将该模型部署在分布式集群上, 这样它就可以处理大量的客户端请求。附录中提供了一些图书和网站, 这些参考资料涵盖了本书中没有完全涵盖的项目的细节。
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