Ханнес Хапке , Кэтрин Нельсон - Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow

конвейера.........................................................................................244
Резюме..............................................................................................................245

Глава 12. Конвейеры, часть 2:
Kubeflow Pipelines........................................................................................246
Введение в Kubeflow Pipelines........................................................................247
Установка и начальная настройка..............................................................249
Доступ к установленному экземпляру Kubeflow Pipelines.......................251
Оркестрация конвейеров TFX
с помощью Kubeflow Pipelines.........................................................................252
Настройка конвейера..................................................................................254
Запуск конвейера.........................................................................................258
Полезные функции Kubeflow Pipelines.......................................................264

Оглавление 

11

Конвейеры, работающие на Google Cloud AI Platform..................................269
Настройка конвейера..................................................................................269
Настройка конвейера TFX...........................................................................273
Запуск и работа конвейера.........................................................................276
Резюме..............................................................................................................277

Глава 13. Петли обратной связи..............................................................279
Явная и неявная обратная связь.....................................................................280
Маховик данных..........................................................................................281
Петли обратной связи в реальном мире....................................................282
Конструктивные шаблоны для сбора отзывов..............................................284
Пользователи предпринимают определенные действия
в результате прогноза.................................................................................284
Пользователи оценивают качество прогноза............................................285
Пользователи исправляют прогноз............................................................285
Краудсорсинг аннотаций............................................................................286
Экспертные аннотации...............................................................................287
Обратная связь автоматически предоставляется системой....................287
Как отслеживать петли обратной связи.........................................................287
Отслеживание явной обратной связи........................................................288
Отслеживание неявной обратной связи....................................................289
Резюме..............................................................................................................289

Глава 14. Приватность данных, используемых
для машинного обучения..........................................................................290
Введение в приватность данных....................................................................290
Почему мы заботимся о приватности данных?........................................291
Самый простой способ повысить приватность данных...........................291
Какие данные должны быть приватными?...............................................292
Дифференцированная приватность..............................................................293
Локальная и глобальная дифференцированная приватность..................294
Эпсилон-дельта и бюджет приватности....................................................295
Дифференцированная приватность в машинном обучении...................296
Введение в TensorFlow Privacy........................................................................296
Обучение с оптимизатором, использующим подход
дифференцированной приватности..........................................................297
Расчет параметра ε .....................................................................................298
Введение в федеративное обучение..............................................................299
Федеративное обучение в TensorFlow........................................................301
Зашифрованное машинное обучение............................................................302
Зашифрованное обучение модели.............................................................303
Преобразование обученной модели для обслуживания
зашифрованных прогнозов........................................................................304

12

 Оглавление
Другие методы обеспечения приватности данных.......................................305
Резюме..............................................................................................................305

Глава 15. Будущее конвейеров машинного обучения
и следующие шаги........................................................................................307
Отслеживание экспериментов с моделью.....................................................307
Предложения в области управления релизами модели................................308
Будущие возможности конвейеров................................................................309
Использование TFX с другими фреймворками машинного обучения........310
Тестирование моделей машинного обучения...............................................310
Системы непрерывной интеграции и развертывания
для машинного обучения...............................................................................311
Сообщество инженеров машинного --">