Kubeflow pour l'apprentissage automatique

Préface

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : [e-mail]

Nous avons écrit ce livre pour les ingénieurs et les scientifiques des données qui construisent des systèmes/modèles d'apprentissage automatique qu'ils veulent faire passer en production. Si tu as déjà fait l'expérience de former un excellent modèle pour ensuite te demander comment le déployer en production ou le maintenir à jour une fois qu'il y est, ce livre est fait pour toi. Nous espérons qu'il te donnera les outils nécessaires pour remplacer Untitled_5.ipynb par quelque chose qui fonctionne de manière relativement fiable en production.

Ce livre n'est pas destiné à te servir de première introduction à l'apprentissage automatique. La section suivante indique quelques ressources qui peuvent être utiles si tu commences à peine ton voyage dans l'apprentissage automatique.

Nos suppositions à ton sujet

Ce livre part du principe que tu comprends comment former des modèles localement, ou que tu travailles avec quelqu'un qui le fait. Si ce n'est ni l'un ni l'autre, il existe de nombreux excellents livres d'introduction à l'apprentissage automatique pour te permettre de démarrer, notamment Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, par Aurélien Géron (O'Reilly).

Notre objectif est de t'apprendre à faire de l'apprentissage automatique de manière reproductible, et à automatiser la formation et le déploiement ...