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

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

【著者紹介】
ハネス・ハプケ : 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

キャサリン・ネルソン : 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 : 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）