Python机器学习建模与部署 从Keras到Kubernetes

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。

达塔拉·拉奥（Dattaraj Rao） 目前担任Persistent Systems公司的创新与研发架构师，并领导该公司的人工智能研究实验室。曾任印度班加罗尔通用电气公司（GE）的首席架构师，在GE工作了19年，通过GE获得了11项专利，是GE认证的分析工程师。他曾主导运输业务的分析和人工智能战略，构建工业物联网解决方案，推动预见性维护、机器视觉和数字孪生等技术成果的落地。