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利用Kubernetes快速采用新興技術。Kubernetes是企業平臺開發的未來，它已經成為當今最流行的、通常被認為是最健壯的容器編配系統。這本書集中在平臺技術的力量的物聯網，區塊鏈，機器學習，和許多層的數據和應用管理支持他們。

如果您是用Python編程的新手，并且正在尋找可靠的介紹，那么這本書就是為您準備的。由計算機科學教師開發，在“為絕對初學者”系列叢書通過簡單的游戲創造教授編程的原則。您將獲得實際的Python編程應用程序所需的技能，并將了解如何在真實場景中使用這些技能。在整個章節中，你會發現一些代碼示例來說明所提出的概念。在每一章的結尾，你會發現一個完整的游戲，展示了這一章的關鍵思想，一章的總結，以及一系列的挑戰來測試你的新知識。當你讀完這本書的時候，你將非常精通Python，并且能夠將你所學到的基本編程原理應用到你要處理的下一種編程語言。

本書建立在基本的Python教程的基礎上，解釋了許多沒有被常規覆蓋的Python語言特性:從通過利用入口點作為微服務扮演雙重角色的可重用控制臺腳本，到使用asyncio高效地整理大量來源的數據。通過這種方式，它涵蓋了基于類型提示的linting、低開銷測試和其他自動質量檢查，以演示一個健壯的實際開發過程。

Python的一些功能強大的方面通常用一些設計的示例來描述，這些示例僅作為一個獨立示例來解釋該特性。通過遵循從原型到生產質量的真實應用程序示例的設計和構建，您不僅將看到各種功能是如何工作的，而且還將看到它們如何作為更大的系統設計過程的一部分進行集成。此外，您還將受益于一些有用的附加說明和庫建議，它們是Python會議上問答會議的主要內容，也是討論現代Python最佳實踐和技術的主要內容，以便更好地生成易于維護的清晰代碼。

高級Python開發是為已經能用Python編寫簡單程序的開發人員準備的，這些開發人員希望了解什么時候使用新的和高級語言特性是合適的，并且能夠以一種自信的方式這樣做。它對于希望升級到更高級別的開發人員和迄今為止使用過較老版本Python的非常有經驗的開發人員特別有用。

你將學習

• 理解異步編程
• 檢查開發插件架構
• 使用類型注釋
• 回顧測試技術
• 探索打包和依賴項管理

這本書是給誰的 -已經有Python經驗的中高級開發人員。

探索多年來用戶研究如何受到一系列學科的影響，如人機交互、可用性、人類學、認知心理學、人體工程學等。本書旨在為用戶研究社區做出貢獻，涵蓋的主題將幫助用戶體驗專業人士、學生和利益相關者更好地理解什么是用戶研究。

通過這本書，你將獲得一套實用的技能，范圍從如何進行研究，以建立一個案例，以獲得所需的預算和資源。它將為你提供一個如何組織你的研究，如何計劃它，以及如何在整個項目中管理利益相關者的期望的清晰的說明。您將看到如何將用戶研究融入到您的組織中，并在不同的產品開發階段(發現、Alpha、Beta直到上線)將其結合起來，以及如何發展一個用戶研究團隊。

《實用用戶研究》回顧了用于用戶研究的方法論，著眼于如何招募參與者，如何收集和分析數據，最后關注如何解釋和展示你的發現。跨文化研究、可及性和輔助數字研究也將在本書中討論。最后一章給你10個項目概要，你將能夠應用你的新技能集，并將你所學到的付諸實踐。

你將學習：

• 將用戶研究整合到你的業務中
• 將用戶研究應用到產品開發周期中
• 審查進行用戶研究所需的適當程序
• 用一種實用的方法進行用戶研究

這本書是給誰的：

• 任何想了解更多用戶研究的人。

認真的開發人員知道，代碼總是可以改進的。在每次迭代中，您都要進行優化—無論大小—這將對您的應用程序的速度、大小、彈性和可維護性產生巨大的影響。

在《真正優秀的軟件:能夠工作、生存和成功的代碼》一書中，作者、教師和Java專家Marco Faella教授您編寫更好代碼的技巧。您將從一個簡單的應用程序開始，然后通過七個仔細的重構，每個重構都旨在探索質量的另一個維度。

愛分析日前發布《人工智能2020：落地挑戰與應對 》報告。報告回顧了人工智能的行業概況，并結合實踐案例分析了人工智能技術給產業帶來的具體價值創造和各行業落地進展和未來應用趨勢。同時，報告系統性地分析了人工智能落地產業過程中，在數據、算法模型、業務場景理解、服務方式、投入產出比等方面面臨的挑戰和應對方式，希望幫助企業推動人工智能的價值落地。

大大小小的公司都在啟動人工智能項目，在軟件、開發人員和數據科學家身上投入了大量資金。通常情況下，這些人工智能項目將重點放在技術上，而犧牲了可操作的或有形的業務結果，導致結果分散和投資浪費。人工智能的成功為人工智能項目制定了藍圖，以確保它們是可預測的、成功的和有利可圖的。它充滿了運行數據科學程序的實用技術，以確保它們的成本效益和專注于正確的業務目標。

對這項技術

對于一個成功的AI項目來說，最大的挑戰不是決定你可以解決哪些問題。它決定你應該解決哪些問題。擁有巨額資金和頂尖人才的人工智能系統，如果不回答那些將推動真正商業價值的問題，仍然會失敗。作為一個AI團隊的領導者，你的工作是確保你引導你的團隊朝著正確的目標前進，并實現一個能夠按時并按預算交付結果的過程。

關于這本書

在《人工智能成功之道》一書中，作者兼人工智能顧問Veljko Krunic揭示了他與《財富》500強公司、早期創業公司以及其他橫跨多個行業的企業共同開發的人工智能的成功秘訣。Veljko首先制定了一個框架，用于確定要為您的業務回答的正確問題。然后，他會教你一個可重復的過程，用于正確地組織一個AI項目，以最大化有限資源的價值，比如你的數據科學家的時間。您將學習建立指標，讓您根據業務需求來判斷您的機器學習的有效性，以及如何評估您的AI項目在其生命周期的早期是否在正確的軌道上。根據你將在現實世界中遇到的商業困境進行練習，你將學習如何管理ML流程并防止其發生固化。完成之后，您就可以開始明智地投資于數據科學，為您的業務提供具體、可靠和有利可圖的結果。

里面有什么

• 選擇正確的AI項目以滿足特定的業務目標
• 節約資源，實現物有所值
• 如何衡量你的人工智能努力在商業方面的成功
• 預測自己是否在正確的軌道上交付預期的業務結果

本書是為那些對數據科學感興趣的Python程序員編寫的。唯一的先決條件是Python的基本知識。不需要有使用復雜算法的經驗。數學背景不是必須的。讀完這本書的業余愛好者將獲得獲得第一份高薪數據科學工作所必需的技能。這些技能包括:

• 概率論和統計學的基礎。
• 監督和非監督機器學習技術。
• 關鍵的數據科學圖書館，如NumPy, SciPy, panda, Matplotlib和Scikit-Learn。
• 解決問題的能力。

開放式解決問題的能力對于數據科學職業來說是必不可少的。不幸的是，這些能力不能通過閱讀來獲得。要成為一個問題解決者，你必須堅持解決困難的問題。帶著這種想法，我的書圍繞著案例研究展開:以真實世界為模型的開放式問題。案例研究范圍從在線廣告分析到使用新聞數據跟蹤疾病暴發。

這本書在對算法工作原理的高層次理解和對優化模型的具體細節的了解之間找到一個平衡點。這本書將給你的信心和技能時，開發所有主要的機器學習模型。在這本Pro機器學習算法中，您將首先在Excel中開發算法，以便在用Python/R實現模型之前，實際了解可以在模型中調優的所有細節。

你將涵蓋所有主要的算法:監督和非監督學習，其中包括線性/邏輯回歸;k - means聚類;主成分分析;推薦系統;決策樹;隨機森林;“GBM”;和神經網絡。您還將通過CNNs、RNNs和word2vec等文本挖掘工具了解最新的深度學習。你不僅要學習算法，還要學習特征工程的概念來最大化模型的性能。您將看到該理論與案例研究，如情緒分類，欺詐檢測，推薦系統，和圖像識別，以便您得到最佳的理論和實踐為工業中使用的絕大多數機器學習算法。在學習算法的同時，您還將接觸到在所有主要云服務提供商上運行的機器學習模型。

你會學到什么？

• 深入了解所有主要的機器學習和深度學習算法
• 充分理解在構建模型時要避免的陷阱
• 在云中實現機器學習算法
• 通過對每種算法的案例研究，采用動手實踐的方法
• 學習集成學習的技巧，建立更精確的模型
• 了解R/Python編程的基礎知識和Keras深度學習框架

這本書是給誰看的

希望轉換到數據科學角色的業務分析師/ IT專業人員。想要鞏固機器學習知識的數據科學家。

【導讀】機器學習現在已經滲透到我們工作生活的方方面面，關于機器學習算法原理的書籍有很多經典教科書，但是實際工程生產系統中的機器學習落地書籍卻乏善可陳。來自Gartner機器學習技術負責人Andriy Burkov又一力作機器學習工程《Machine Learning Engineering》，專注機器學習項目實施的工程方面。諸如數據收集、存儲、預處理、特性工程以及模型的測試和調試、模型在生產環境中的部署和退出、運行時和后期維護等問題。是值得廣大ML工程師關注的一本書。值得一提的是Andriy Burkov撰寫的100天機器學習頗受歡迎。

開放書地址：

//www.mlebook.com/wiki/doku.php

概覽

有很多關于機器學習的好書，既有理論性的，也有實踐性的。在一本典型的機器學習書籍中，你可以學習機器學習的類型，算法的主要種類，它們是如何工作的，以及如何使用這些算法從數據中構建模型。

典型的機器學習書籍較少關注機器學習項目實施的工程方面。諸如數據收集、存儲、預處理、特性工程以及模型的測試和調試、模型在生產環境中的部署和退出、運行時和后期維護等問題，通常要么完全超出了機器學習書籍的范圍，要么被膚淺地考慮。

這本書填補了這一空白。

假設讀者了解機器學習的基礎知識，并且能夠使用喜愛的編程語言或機器學習庫來構建給定格式的數據集的模型。本書的目標讀者是傾向于機器學習工程角色的數據分析師、希望為工作帶來更多結構的機器學習工程師、機器學習工程專業的學生，以及經常處理數據分析師和機器學習工程師提供的模型的軟件架構師。

本書全面回顧了機器學習工程的最佳實踐和設計模式。我建議從頭到尾讀一遍。但是，您可以以任何順序閱讀章節，因為它們涵蓋了機器學習項目生命周期的不同方面，并且彼此之間沒有直接的依賴關系。

引言

雖然我假設您已經了解了機器學習的基礎知識，但是從定義開始仍然是很重要的，這樣我們就可以確保對貫穿全書的術語有一個共同的理解。我將重復我在那本一百頁的機器學習書中給出的一些定義，所以如果你讀了我的第一本書，不要驚訝于這一章的某些部分聽起來很熟悉。

1.什么是機器學習？

機器學習是計算機科學的一個分支，它關注的是如何構建有用的算法，這些算法依賴于一些現象的實例集合。這些例子可能來自大自然，可能是人類手工制作的，也可能是由其他算法生成的。機器學習也可以被定義為解決一個實際問題的過程: 1) 收集一個數據集，2) 通過算法訓練一個基于該數據集的統計模型。統計模型被認為是用來解決實際問題。為了節省敲擊鍵盤的時間，我將“學習”和“機器學習”這兩個術語互換使用。學習可以是監督的、半監督的、非監督的和強化的。

2.機器學習工程

機器學習工程(MLE)是利用機器學習的科學原理、工具和技術以及傳統的軟件工程來設計和構建復雜的計算系統。MLE包含從數據收集到模型構建，再到使模型可供產品或消費者使用的所有階段。

通常，數據分析師關心的是理解業務問題，構建解決問題的模型，并在受限的開發環境中對其進行評估。反過來,機器學習工程師關注采購來自不同系統的數據和位置和預處理,編程功能,構建一個有效的模型,將在生產環境中運行,共存與其他生產過程,是穩定的、可維護的方便不同類型的用戶提供不同的用例。

換句話說，MLE包括讓機器學習算法作為有效生產系統的一部分實現的任何活動。

在實踐中，機器學習工程師可能會從事以下工作:將數據分析師的代碼從相當慢的R和Python重寫為更高效的Java或c++，擴展這段代碼并使其更健壯，將代碼打包成易于部署的版本化包，優化機器學習算法以確保它生成與組織的生產環境兼容并能正常運行的模型。

在許多組織中，數據分析師執行一些MLE任務，例如數據收集、轉換和特性工程。另一方面，機器學習工程師經常執行一些數據分析任務，包括學習算法選擇、超參數調整和模型評估。

從事機器學習項目不同于從事典型的軟件工程項目。與傳統軟件不同的是，在傳統軟件中，程序的行為通常是確定的，而機器學習應用程序則包含一些模型，這些模型的性能可能會隨著時間的推移而自然地退化，或者開始表現得異常。模型的這種異常行為可以用各種原因來解釋，包括輸入數據的根本變化或更新的特征提取器，該提取器現在返回不同的值分布或不同類型的值。人們常說機器學習系統會無聲無息地失靈。一個機器學習工程師必須有能力防止這樣的故障，或者，當不可能完全預防它們時，知道如何檢測和處理它們。

3. 機器學習項目生命周期

機器學習項目生命周期

機器學習項目從理解業務目標開始。通常，業務分析人員與客戶和數據分析人員一起將業務問題轉換為工程項目。工程項目可能有也可能沒有機器學習部分。在這本書中，我們當然會考慮一些涉及到機器學習的工程項目。一旦定義了一個工程項目，這就是機器學習工程的范圍開始的地方。在更廣泛的工程項目范圍內，機器學習首先必須有一個明確的目標。

機器學習的目標是指定統計模型接收什么作為輸入，生成什么作為輸出，以及模型的可接受(或不可接受)行為的標準。機器學習的目標不一定與業務目標相同。業務目標是組織想要達到的目標。例如，谷歌和Gmail的業務目標是使Gmail成為最常用的電子郵件服務。谷歌可以創建多個機器學習工程項目來實現業務目標。其中一個機器學習項目的目標是區分個人郵件和促銷郵件，準確率在90%以上。

總的來說，一個機器學習項目的生命周期，如圖3所示，包括以下幾個階段:

• 目標定義
• 數據收集和準備
• 工程特點
• 模型建立
• 模型評價
• 模型部署
• 模型服務
• 監測模型
• 模型維護

在上圖中，藍色區域顯示了機器學習工程的范圍(以及本書的范圍)。實箭頭顯示了項目階段的典型流程。虛線箭頭表明，在某些階段，可以決定返回到流程中，或者收集更多的數據，或者收集不同的數據并修改特性(通過停用其中一些并設計新的特性)。

對于以上每個階段，書中都有一個獨特的章節。但是首先，讓我們討論一下如何確定機器學習項目的優先級，如何定義項目的目標，以及如何組織機器學習團隊。

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