作者: | Yuan Tang |
语言: | 英文 |
出版年份: | 2023 |
其他分类: | 人工智能 |
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《Distributed Machine Learning Patterns》是一本由Yuan Tang撰写的专注于分布式机器学习系统的实用指南。本书深入探讨了在分布式环境中构建和部署大规模机器学习系统的模式和最佳实践,旨在帮助读者应对分布式机器学习中的复杂挑战,并提供可操作的解决方案。
随着机器学习技术的飞速发展,其在推荐系统、异常检测、欺诈识别等领域的应用日益广泛。然而,传统的机器学习模型训练和部署方式在面对大规模数据和复杂模型时显得力不从心。分布式机器学习系统应运而生,它能够利用多台机器的计算资源,加速模型训练和推理过程,提高系统的可扩展性和可靠性。本书正是基于这一背景,为读者提供了构建分布式机器学习系统的全面指导。
本书分为三个部分,系统地介绍了分布式机器学习系统的构建过程。
这一部分深入分析了分布式机器学习系统中各个环节的常见模式,包括数据摄入、分布式训练、模型服务、工作流和操作模式。
本书适合对机器学习和分布式系统有一定了解的数据分析师、数据科学家和软件工程师。读者应具备Python、Bash和Docker的基础知识,并对机器学习在生产环境中的应用有一定的实践经验。
总之,《Distributed Machine Learning Patterns》是一本全面、实用且易于理解的分布式机器学习系统指南,无论是对于希望深入了解分布式机器学习的读者,还是对于需要在实际项目中应用这些技术的工程师,都是一本不可多得的参考书籍。