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构建并优化分布式机器学习系统的方法

《Distributed Machine Learning Patterns》一书详细介绍了如何构建可扩展和高可靠性的机器学习系统。内容涵盖数据摄取、分布式训练、模型服务等方面,以及如何利用Kubernetes、TensorFlow、Kubeflow和Argo Workflows实现任务自动化。通过该书,读者将掌握关键概念与实际案例,并学会在大规模集群上管理和监控机器学习任务。本书适合具备基础机器学习知识的数据分析师、数据科学家和软件工程师。

mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程 理论实践并重
GithubOpenDataSciencemlcourse.ai开源项目数据分析机器学习课程算法
mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。
machine-learning-interview - 机器学习面试系统设计学习指南
GithubLeetcodeML System DesignMachine Learning开源项目机器学习设计面试准备
本指南为准备机器学习面试的候选人提供全面的学习计划,涵盖YouTube推荐系统设计、LinkedIn信息流排名和广告点击预测等实际案例分析。通过大公司的真实面试问题,覆盖从基本的机器学习概念到深度学习和大数据的进阶主题,帮助求职者在Facebook、Amazon、Apple和Google等顶尖公司中脱颖而出。还提供详细的面试准备清单和成功案例分享,帮助求职者积累实战经验。
rl-book - 强化学习理论及Python实现的教程和代码
GithubPyTorchReinforcement LearningTensorFlow开源项目理论算法
本书系统介绍强化学习,从基础理论到具体算法实现,包含基于TensorFlow和PyTorch的代码对照,实现经典和现代深度强化学习算法。提供完整数学推导和高质量代码,适合希望深入理解和应用强化学习的读者。
d2l-zh - 深度学习的全面入门指南
D2L.aiGithub工程技能开源项目数学原理深度学习
《动手学深度学习》是一个免费在线资源,提供概念讲解、数学背景知识和实际代码示例,旨在帮助读者掌握深度学习的原理和应用。该项目致力于培养读者成为能够理解数学原理并实现和改进方法的深度学习应用科学家,适合自学和教学使用,包含可运行的代码和工程技能训练。
serverless-ml-course - 无服务器机器学习课程,用于从模型和功能构建支持 AI 的预测服务
GitHubGithubHopsworksMLOpsPythonServerless Machine Learning开源项目
此课程教授如何使用Python在无服务器环境中构建和部署机器学习预测服务。无需精通Kubernetes或云计算,课程内容包括Pandas与ML管道、数据建模、特征存储、以及训练和推断管道。学习如何使用Hopsworks和Github Actions进行版本管理、测试和数据验证,构建实时无服务器机器学习系统。
kubernetes-handbook - Kubernetes中文指南 云原生应用架构实战手册
GithubKubernetes云原生容器开源项目微服务服务网格
作为开源的Kubernetes中文指南,本书系统介绍云原生应用架构,覆盖Kubernetes核心概念、最佳实践及相关生态。内容涉及容器编排、微服务、DevOps等领域,通过丰富案例助力读者从入门到精通,快速将云原生技术应用于实际工作中。
machine-learning-curriculum - 了解机器学习及其工具,全面提升技能指南
Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningReinforcement LearningTensorFlow开源项目
该教程旨在引导学习机器学习,推荐实用工具和媒体资源,帮助用户融入机器学习领域。内容定期更新,保持新鲜度并移除过时信息。涵盖机器学习、深度学习、强化学习及最佳实践等多个主题,并提供详细的学习资源和书籍推荐。适合从初学者到高级用户,帮助提升机器学习技能,掌握最新技术。
pipelines - 基于Kubernetes的机器学习工作流程编排平台
GithubKubeflowKubernetes工作流程开源项目机器学习管道
Kubeflow Pipelines是基于Kubernetes的机器学习工作流程编排平台,旨在简化ML工作流的部署和管理。该平台提供端到端的编排功能,支持快速实验和组件复用,便于构建完整的ML解决方案。通过Kubeflow Pipelines SDK,开发者可创建可重用、可扩展的ML管道,提高ML项目的效率和可管理性。
data-science-on-aws - 在AWS平台上开展数据科学工作的全面指南,涵盖从数据摄取到模型部署的完整流程
AWSGithubSageMaker开源项目数据科学机器学习自然语言处理
该项目提供在AWS平台上开展数据科学工作的全面指南,涵盖从数据摄取到模型部署的完整流程。内容包括使用Amazon SageMaker构建AI/ML管道、BERT模型文本分类、高级模型训练及实时流分析等。项目特别关注自然语言处理任务,为数据科学家和机器学习工程师展示了AWS云端AI解决方案的实际应用。
www.mlcompendium.com - 机器学习与深度学习资源大全,免费公开,便于学习与作者互动
CompendiumDeep LearningGitBookGitHubGithubMachine Learning开源项目
项目为免费非营利教育工具,包含约500个机器学习及深度学习主题,如算法、特征选择、深度学习、NLP、音频处理等,帮助用户节省搜索时间,连接优秀作者。项目持续更新,支持社区贡献,致力于知识共享和教育普及。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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