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版权信息
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O'Reilly Media，Inc.介绍
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本书赞誉
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译者序
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序
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前言
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第1章 引言
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1.1 机器学习的生命周期
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1.1.1 数据收集与分析
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1.1.2 机器学习训练管道
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1.1.3 构建与验证应用程序
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1.1.4 质量和性能评估
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1.1.5 定义与度量服务等级目标
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1.1.6 发布
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1.1.7 监控和反馈循环
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1.2 循环中的教训
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第2章 数据管理原则
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2.1 数据即责任
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2.2 机器学习管道的数据敏感性
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2.3 数据的阶段
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2.3.1 创建
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2.3.2 提取
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2.3.3 处理
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2.3.4 存储
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2.3.5 管理
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2.3.6 分析与可视化
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2.4 数据可靠性
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2.4.1 持久性
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2.4.2 一致性
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2.4.3 版本控制
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2.4.4 性能
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2.4.5 可用性
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2.5 数据完整性
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2.5.1 安全性
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2.5.2 隐私
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2.5.3 政策与合规
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2.6 总结
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第3章 模型的基本介绍
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3.1 什么是模型
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3.2 基本的模型创建工作流
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3.3 模型架构、模型定义与训练过的模型
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3.4 漏洞在哪里
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3.4.1 训练数据
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3.4.2 标签
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3.4.3 训练方法
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3.5 基础设施及管道
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3.5.1 平台
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3.5.2 特征生成
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3.5.3 升级和修复
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3.6 对任何模型提出的一系列实用问题
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