本书从实践的角度,介绍了如何使用基于Python的Keras库和TensorFlow框架开发机器学习模型和深度学习模型,以及如何使用Kubernetes将其部署到生产环境中。书中讨论了许多流行的算法;展示了如何使用它们来构建系统;包含有大量注释的代码示例,以便读者理解并重现这些示例;使用了一个深度学习模型的示例来读取图像,并对流行品牌的标识进行分类,然后将该模型部署在分布式集群上,以处理大量的客户端请求。附录中提供了一些图书和网站,这些参考资料涵盖了本书没有完全涵盖的项目的细节。
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