• 本

入門機械学習パイプライン TensorFlowで学ぶワークフローの自動化

出版社名 オライリー・ジャパン
出版年月 2021年9月
ISBNコード 978-4-87311-951-9
4-87311-951-0
税込価格 4,180円
頁数・縦 357P 24cm

商品内容

要旨

その機械学習プロセス、自動化できませんか?

目次

イントロダクション
TensorFlow Extended入門
データの取り込み
データ検証
データ前処理
モデルの学習
モデル分析と検証
TensorFlow Servingを用いたモデルのデプロイ
TensorFlow Servingを使った高度なモデルデプロイ
TFXの高度な機能
パイプラインPart1:Apache BeamとApache Airflow
パイプラインPart1:Kubeflow Pipelines
フィードバックループ
機械学習のためのデータプライバシー
パイプラインの未来と次のステップ
付録A 機械学習のためのインフラ入門
付録B Google Cloud上でKubernetesクラスタのセットアップ
付録C Kubeflow Pipelinesを運用するためのTips
付録D 実際に運用されている機械学習パイプライン

出版社・メーカーコメント

機械学習パイプラインについての本邦初の解説書!機械学習を用いた本番システムの構築には、データの前処理やモデルの学習、デプロイなどのステップが必要です。しかし、これらのステップは手動で実行されることが多く、エラーの原因となっています。そこで本書では、TensorFlowのエコシステムを使用した機械学習パイプラインの構築方法について学びます。パイプラインを用いて各ステップを自動化することで、レガシーなシステムの保守から解放され、新しいモデルの開発に集中できるようになります。

著者紹介

ハプケ,ハネス (ハプケ,ハネス)   Hapke,Hannes
SAP Concurの研究機関Concur Labs所属のシニアデータサイエンティスト。Concur Labsでは機械学習を使用して出張者の体験を向上させる革新的な方法を模索している。SAP Concurに入る前は、医療、小売、人材採用、再生可能エネルギーなど、さまざまな業界の機械学習インフラストラクチャの問題を解決する業務に従事していた。自然言語処理とディープラーニングに関する書籍『Natural Language Processing in Action』(Manning Publications)の共著者であり、ディープラーニングやPythonに関するさまざまな会議で登壇した経験がある。また、wunderbar.aiの作成者でもある。オレゴン州立大学で電気工学の理学修士号を取得
ネルソン,キャサリン (ネルソン,キャサリン)   Nelson,Catherine
SAP Concurの研究機関Concur Labs所属のシニアデータサイエンティスト。プライバシーを保護する機械学習と、エンタープライズデータへのディープラーニングの適用に関心を持っている。以前は地球物理学者として古代の火山を研究し、グリーンランドで石油を探索していた。ダラム大学で地球物理学の博士号、オックスフォード大学で地球科学の修士号を取得
中山 光樹 (ナカヤマ ヒロキ)  
OSSデベロッパー。専門分野は機械学習と自然言語処理(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)