机器学习流水线实战

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序

前言

第 1 章 入门

第 2 章 TensorFlow Extended 入门

第 3 章 数据读取

第 4 章 数据校验

第 5 章 数据预处理

第 6 章 模型训练

第 7 章 模型分析和模型验证

第 8 章 用TensorFlow Serving部署模型

第 9 章 使用TensorFlow Serving进行进阶模型部署

第 10 章 TensorFlow Extended的高级功能

第 11 章 流水线第一部分：Apache Beam和Apache Airflow

第 12 章 流水线第二部分：Kubeflow Pipelines

第 13 章 反馈循环

第 14 章 机器学习的数据隐私

第 15 章 流水线的未来和下一步

附录 A 机器学习基础架构简介

附录 B 在Google Cloud上设置Kubernetes集群

附录 C 操作Kubeflow Pipelines的技巧

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