本書的讀者對(duì)象是構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)或模型，并希望將之應(yīng)用到生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家。如果你曾經(jīng)訓(xùn)練過(guò)優(yōu)秀的模型，想要知道如何將模型部署到生產(chǎn)中或在將模型部署到生產(chǎn)后如何保持更新，那么本書就是為你準(zhǔn)備的。我們希望本書能給你提供工具來(lái)替換Untitled_5.ipynb并在生產(chǎn)環(huán)境中可靠地工作。
本書不打算從頭開始介紹機(jī)器學(xué)習(xí)。如果你剛開始機(jī)器學(xué)習(xí)之旅，可以參考下面列出的資源。
學(xué)習(xí)資源
我們的目標(biāo)是教你如何以可重復(fù)的方式進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，以及如何自動(dòng)訓(xùn)練和部署模型。這里的一個(gè)重要問題是，該目標(biāo)包括廣泛的主題，并且你可能不完全熟悉所有的主題。
由于無(wú)法深入研究每一個(gè)主題，我們?yōu)槟闾峁┝艘粋�(gè)簡(jiǎn)短的清單，列出了部分我們最喜歡的入門資料。
Python for Data Analysis, 2nd Edition, by Wes McKinney (O’Reilly)
Data Science from Scratch, 2nd Edition, by Joel Grus (O’Reilly)
Introduction to Machine Learning with Python by Andreas C. Müller and Sarah Guido (O’Reilly)
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O’Reilly)
Kubernetes: Up and Running by Brendan Burns et al. (O’Reilly)
Learning Spark by Holden Karau et al. (O’Reilly)
Feature Engineering for Machine Learning by Alice Zheng and Amanda Casari (O’Reilly)
Building Machine Learning Pipelines by Hannes Hapke and Catherine Nelson (O’Reilly)
Apache Mahout: Beyond MapReduce by Dmitriy Lyubimov and Andrew Palumbo (CreateSpace)
R Cookbook, 2nd Edition, by J. D. Long and Paul Teetor (O’Reilly)
Serving Machine Learning Models by Boris Lublinsky (O’Reilly)
“Continuous Delivery for Machine Learning” (https://oreil.ly/y59_n) by Danilo Sato et al.
Interpretable Machine Learning (https://oreil.ly/hBiw1) by Christoph Molnar (self-published)
“A Gentle Introduction to Concept Drift in Machine Learning” (https://oreil.ly/KnJL0) by Jason Brownlee
“Model Drift and Ensuring a Healthy Machine Learning Lifecycle” (https://oreil.ly/q9o6P) by A. Besir Kurtulmus
“The Rise of the Model Servers” (https://oreil.ly/zvIyU) by Alex Vikati
“An Overview of Model Explainability in Modern Machine Learning” (https://oreil.ly/lo36s) by Rui Aguiar
Machine Learning with Python Cookbook by Chris Albon (O’Reilly)
“Machine Learning Flashcards” (https://machinelearningflashcards.com) by Chris Albon
學(xué)習(xí)Kubeflow繞不開容器和Kubernetes，容器和Kubernetes是一個(gè)廣泛的、快速發(fā)展的實(shí)踐領(lǐng)域。如果你想加深對(duì)它們的了解，我們推薦閱讀以下書籍：
Cloud Native Infrastructure by Justin Garrison and Kris Nova (O’Reilly)
Kubernetes: Up and Running by Brendan Burns et al. (O’Reilly)
從業(yè)人員的責(zé)任
本書可幫助你將機(jī)器學(xué)習(xí)模型投入生產(chǎn)，并用于解決實(shí)際問題。采用機(jī)器學(xué)習(xí)解決現(xiàn)實(shí)世界的問題固然很好，但你需要考慮其可能造成的影響。
首先，要確保模型足夠準(zhǔn)確，在Kubeflow中有很好的工具來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，詳見2.2節(jié)。即使是最好的工具也不能讓你免于所有的錯(cuò)誤—例如，在同一數(shù)據(jù)集上進(jìn)行超參調(diào)優(yōu)，并報(bào)告最終的交叉驗(yàn)證結(jié)果。
即使是具有顯著預(yù)測(cè)能力的模型也會(huì)產(chǎn)生意外的影響和偏見，其在常規(guī)的訓(xùn)練評(píng)估階段可能并不會(huì)表現(xiàn)出來(lái)。無(wú)意的偏見可能很難發(fā)現(xiàn)，但這里有許多相關(guān)的反面案例（例如，基于Amazon機(jī)器學(xué)習(xí)的招聘引擎的結(jié)果有強(qiáng)烈的偏見，該結(jié)果導(dǎo)致只雇用男性（https://oreil.ly/VekPG）），這向我們展示了其潛在的深刻影響。未在早期解決這些問題可能會(huì)導(dǎo)致你前期的整個(gè)工作付之東流，IBM 停止使用面部識(shí)別程序（https://oreil.ly/WKUXl）的決定也證明了這一點(diǎn)，在執(zhí)法部門的面部識(shí)別程序中存在明顯的種族偏見之后，整個(gè)行業(yè)也出現(xiàn)了類似的停頓。
即使是看似不偏不倚的數(shù)據(jù)，如原始購(gòu)買記錄，也可能會(huì)出現(xiàn)強(qiáng)烈的偏見，從而導(dǎo)致不正確的建議，甚至更糟。數(shù)據(jù)集是公開的、廣泛可用的，但這并不意味著它是無(wú)偏見的。眾所周知的詞嵌入（https://oreil.ly/1dmOV）已經(jīng)被證明有許多類型的偏見，包括性別歧視和反移民等。當(dāng)查看一個(gè)新的數(shù)據(jù)集時(shí)，尋找數(shù)據(jù)中存在偏見的例子并試圖盡可能地減少它們是至關(guān)重要的。對(duì)于最流行的公共數(shù)據(jù)集，研究中經(jīng)常會(huì)討論相關(guān)的各種技術(shù)，你可以用這些技術(shù)來(lái)作為指導(dǎo)。
雖然本書中沒有解決偏見的工具，但我們鼓勵(lì)你對(duì)系統(tǒng)中潛在的偏見進(jìn)行批判性思考，并在投入生產(chǎn)之前探索解決方案。如果你不知道從哪里開始，可以查看Katharine Jarmul出色的演講（https://oreil.ly/fiVYL）。IBM在其AI Fairness 360開源工具包（http://aif360.mybluemix.net）中收集了一系列工具和例子，也可以為探索提供參考。減少模型中的偏見的關(guān)鍵步驟是擁有一個(gè)多元化的團(tuán)隊(duì)，以求盡早發(fā)現(xiàn)潛在的問題。正如Jeff Dean（https://oreil.ly/PJNsF）所說(shuō)：“人工智能充滿了希望，并具有革新現(xiàn)代社會(huì)眾多領(lǐng)域的潛力。為了釋放其真正的潛力，我們的領(lǐng)域需要?dú)g迎所有人。從今天的情況來(lái)看，肯定還不是這樣。我們的領(lǐng)域有一個(gè)問題，那就是缺乏包容性�！�
需要注意的是，消除偏見或驗(yàn)證結(jié)果的準(zhǔn)確度并不是一勞永逸的，模型的性能會(huì)隨著時(shí)間的推移而降低，偏見也會(huì)被引入—即使你沒有修改任何事物。
排版約定
本書中使用以下排版約定：
斜體（Italic）
表示新的術(shù)語(yǔ)、URL、電子郵件地址、文件名和文件擴(kuò)展名。
等寬字體（Constant width）
用于程序清單，以及段落中的程序元素，例如變量名、函數(shù)名、數(shù)據(jù)庫(kù)、 數(shù)據(jù)類型、環(huán)境變量、語(yǔ)句以及關(guān)鍵字。
等寬粗體（Constant width bold）
表示應(yīng)由用戶直接輸入的命令或其他文本。
等寬斜體（Constant width italic）
表示應(yīng)由用戶提供的值或由上下文確定的值替換的文本。
該圖示表示提示或建議。
該圖示表示一般性說(shuō)明。
該圖示表示警告或注意。
示例代碼
可以從https://oreil.ly/Kubeflow_for_ML下載補(bǔ)充材料（示例代碼、練習(xí)、勘誤等）。
你可能還會(huì)發(fā)現(xiàn)在其他許可下有用的示例代碼。Kubeflow項(xiàng)目有一個(gè)示例倉(cāng)庫(kù)（https://oreil.ly/yslNT），在寫本書時(shí)，它采用Apache 2許可。Canonical還有MicroK8s用戶可能特別感興趣的一系列資源（https://oreil.ly/TOt_E）。
這里的代碼是為了幫助你更好地理解本書的內(nèi)容。通常，可以在程序或文檔中使用本書中的代碼，而不需要聯(lián)系O’Reilly獲得許可，除非需要大段地復(fù)制代碼。例如，使用本書中所提供的幾個(gè)代碼片段來(lái)編寫一個(gè)程序不需要得到我們的許可，但銷售或發(fā)布O’Reilly的示例代碼則需要獲得許可。引用本書的示例代碼來(lái)回答問題也不需要許可，將本書中的很大一部分示例代碼放到自己的產(chǎn)品文檔中則需要獲得許可。
非常歡迎讀者使用本書中的代碼，希望（但不強(qiáng)制）注明出處。注明出處的形式包含書名、作者、出版社和ISBN，例如：
Kubeflow for Machine Learning，作者Holden Karau, Trevor Grant, Boris Lublinsky, Richard Liu和Ilan Filonenko，由O’Reilly出版，書號(hào)978-1-492-05012-4。
如果讀者覺得對(duì)示例代碼的使用超出了上面所給出的許可范圍，歡迎通過(guò)permission@oreilly.com聯(lián)系我們。
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