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机器学习平台架构实战
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)戴维·平|责编:贾小红|译者:郭兴霞出版社：清华大学
本书详细阐述了与机器学习平台架构相关的基本解决方案，主要包括机器学习和机器学习解决方案架构，机器学习的业务用例，机器学习算法，机器学习的数据管理，开源机器学习库， Kubernetes容器编排基础设施管理，开源机器学习平台，使用AWS机器学习服务构建数据科学环境，使用AWS 机器学习服务构建企业机器学习架构，高级机器学习工程，机器学习治理、偏差、可解释性和隐私，使用人工智能服务和机器学习平台构建机器学习解决方案等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。
售价：51.60

构建数据和机器学习平台
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(意)马尔科·特兰克维林//(美)瓦利阿帕·拉克什曼南//(英)菲拉特·泰基内尔|责编:刘炽|译者:杜春晓出版社：中国电力
所有云架构师都要掌握数据平台的构建方法，只有这样，企业才能快速和高效地利用数据驱动决策，并交付企业范围的智能。这本指南介绍如何利用亚马逊AWS 、微软Azure、谷歌GCP平台和Snowflake、Databricks 等多云工具来设计、构建和打造现代化的云原生数据和机器学习平台。三位作者利用真实企业架构，介绍了云环境从数据摄取到激活的整个数据生命周期。阅读本书，你将学到如何转换、加固和改造数据仓库和数据湖等熟悉的解决方案，使其走向现代化。你将能利用最新的AI/ML模式，获取准确和更快的洞察力，继而赢得竞争优势。你将学到如何：设计现代化和安全的云原生或混合式数据分析和机器学习平台。整合数据到妥善治理、可扩展和有弹性的数据平台，以数据加速创新。实现企业数据访问的民主化，治理业务团队抽取洞察力的方式，并构建AI/ML 能力。赋予业务团队用流处理流水线实时决策的能力。构建MLOps平台，采用预测分析和规范性分析方法。
售价：39.20

跨平台机器学习(ML.NET架构及应用编程)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(意)迪诺·埃斯波西托//弗朗西斯科·埃斯波西托|责编:文开琪|译者:周靖出版社：清华大学
ML.NET是面向.NET开发人员的开源机器学习框架，可以帮助开发人员使用C# 或F#创建自定义机器学习模型，从而将机器学习集成到Web、移动、桌面、游戏和物联网应用中。本书以 ML.NET为核心，介绍了架构及其基本知识，介绍了 MLNET的八大机器学习应用场景：预测、分类、聚类、异常检查、预测、推荐、图像分类以及神经网络。本书适合数据工程师使用和参考。
售价：39.60

MediaPipe机器学习跨平台框架实战(全彩印刷)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：马健健|责编:王金柱出版社：清华大学
本书以实际项目为线索，带领读者探索MediaPipe 在不同场景中的应用，使读者既能了解理论知识，又能通过实践掌握技能。全书共 9章，第1章介绍MediaPipe 基础；第2章重点探讨 MediaPipe的控制流、同步机制以及GPU的使用；第3 章介绍MediaPipe中的 Facemesh，探讨其在增强现实、AR滤镜和视频会议软件中的应用；第4章将 MediaPipe与游戏控制相结合，介绍如何在体感游戏中应用MediaPipe技术；第5章以AR激光剑效果、火箭发射小游戏、空中作图等为例，展示MediaPipe在视觉特效方面的应用；第6章介绍如何使用MediaPipe实现手语识别应用；第7章展示如何通过MediaPipe打造虚拟智能健身教练；第8章通过案例介绍MediaPipe与Unity 在游戏与虚拟现实领域整合应用的强大潜力；第9章展望MediaPipe的未来，为读者提供了对这一技术的更深层次的认识和思考。本书内容新颖，案例丰富，代码翔实，不仅适合对机器学习感兴趣的程序员、广大编程爱好者，还适合在校学生、创业者或者普通用户学习与参考。
售价：43.60

基于Google云平台的机器学习和深度学习入门/机器学习系列
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(日)吉川隼人|责编:闾洪庆|译者:薛建彬//张振华出版社：机械工业
丛书项：机器学习系列
本书主要介绍了Google 云平台中有关机器学习的多种工具，以及如何使用它们来进行机器学习。这些工具对使用者在机器学习理论方面的要求很低，读者可以在仅了解一点有关机器学习基础知识的前提下使用它们。本书在使用每种机器学习的工具或技术之前，都会对相应的理论进行较为翔实的介绍。但也同时考虑了机器学习理论的复杂性，在对理论知识的介绍中避免了复杂的数学公式，取而代之的是生动浅显的例子。其中很多示例是使用Python代码在 Google云平台上实现的。本书适合刚开始接触机器学习的读者阅读。
售价：31.60

机器学习大数据平台的构建任务实现与数据治理--使用Azure\DevOps\MLOps
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)弗拉德·里斯库蒂亚|责编:王军|译者:叶伟民//刘华//余灵出版社：清华大学
你需要构建安全、稳定的数据平台，需要可以扩展到任何规模的工作负载。当项目从实验室进入生产环境时，你需要确信它可以应对现实工作中的挑战。本书能够帮助你实现这些需求，将讲述如何设计和实现基于云的、可以轻松监控、扩展和修改的数据基础设施。通过本书，你将学到构建和维护大型企业大数据平台所需的技能。书中包括设置基础设施、编排、工作负载和治理，写作风格清晰、实用。在学习过程中，你将建立高效的机器学习管道，然后掌握省时的自动化和 DevOps解决方案。书中基于Azure的示例很容易在其他云平台上实现。主要内容：数据字典和数据治理；数据质量管控、合规和分发；构建自动化管道以提高可靠性；数据摄取、存储和分发；支持生产环境中的数据建模、分析和机器学习。读者对象：本书面向数据工程师，讲述如何使用云计算和 DevOps进行数据工程。
售价：39.20

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