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机器学习即服务:将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序

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[美]曼纽尔·阿米纳特吉(Manuel Amunategui) 迈赫迪·洛佩伊(Mehdi Roopaei)著
机械工业出版社
刘世民
2019-6-18
339
99.00元
平装
智能系统与技术丛书
9787111627036

图书标签: 机器学习  好书,值得一读  云计算  Python  计算机  非常好~  有技术含量  内容非常实在~   


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发表于2024-11-25

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图书描述

本书涵盖Kubernetes架构、部署、核心资源类型、系统扩缩容、存储卷、网络插件与网络本书由浅入深地介绍了一系列常见的Python数据科学问题。书中介绍的实践项目简单明了,可作为模板快速启动其他类似项目。通过本书,你将学习如何构建一个Web应用程序以进行数值或分类预测,如何理解文本分析,如何创建强大的交互界面,如何对数据访问进行安全控制,以及如何利用Web插件实现信用卡付款和捐赠。

每章都遵循三个步骤:以正确的方式建模,设计和开发本地Web应用程序,部署到流行且可靠的无服务器计算云平台(亚马逊、微软、谷歌和PythonAnywhere)上。本书各章之间是独立的,你可以根据需求跳转至特定主题。

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著者简介

曼纽尔·阿米纳特吉(Manuel Amunategui)

曼纽尔·阿米纳特吉(Manuel Amunategui) 是SpringML(谷歌云和Salesforce的优选合作伙伴)的数据科学副总裁,拥有预测分析和国际管理硕士学位。在过去20年中,他在科技行业内实施了数百种端到端客户解决方案。在机器学习、医疗健康建模等方面有着丰富的咨询经验。他在华尔街金融行业工作了6年,在微软工作了4年,这些经历使他意识到应用数据科学教育和培训材料的缺乏。为了帮助缓解这一问题,他一直在通过文字博客、视频博客和教育材料传播应用数据科学知识。

迈赫迪·洛佩伊(Mehdi Roopaei)

迈赫迪·洛佩伊(Mehdi Roopaei) 是IEEE、AIAA和ISA的高级成员。2011年获Shiraz大学计算机工程博士学位,研究方向为动态系统的智能控制。2012年至2018年夏季,他在得克萨斯大学圣安东尼奥分校从事博士后研究工作;2018年秋季,他在威斯康星大学普拉特维尔分校担任助理教授。他的研究兴趣包括人工智能驱动的控制系统、数据驱动决策、机器学习和物联网(IoT),以及沉浸式分析。他是IEEE Access的副主编,也是IoT Elsevier杂志的编委会成员。他还是IoT Elsevier特刊《IoT Analytics for Data Streams》的兼职编辑,出版了《Applied Cloud Deep Semantic Recognition: Advanced Anomaly Detection》(CRC Press, 2018)一书。他于2018年1月至7月在圣安东尼奥担任IEEE联合通信和信号处理社区分会主席。他发表了60多篇备受同行好评的技术论文,在多个会议上担任项目委员会成员,并担任多个期刊的技术审稿人。


图书目录


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