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《构建实时机器学习系统》聚焦机器学习模型的产业化落地，结合实战案例与工具链解析，为读者提供从模型开发到部署的全流程指南。感兴趣的读者可下载该书籍的电子版。
书籍基本信息
本书由彭河森、汪涵两位资深机器学习专家合著，2017年8月由机械工业出版社出版，华章科技出品。全书共165页，定价59元，ISBN为9787111575573，豆瓣评分6.6分。内容覆盖实时机器学习方法论、架构设计、工具部署及实战案例，适合机器学习开发者、系统架构师及相关领域从业者阅读。
内容简介
全书以“方法论—架构设计—工具实战—未来趋势”为逻辑主线，系统讲解实时机器学习系统的构建要点：
- 方法论与工具篇（第1-4章）：
- 解析实时机器学习的分类（硬实时/软实时/批实时）、模型生存期管理及监督式学习核心概念，结合Pandas与Scikit-learn工具演示数据预处理、特征工程及模型训练流程，以美股秒级交易数据为例验证模型有效性。
- 架构与部署篇（第5-10章）：
- 探讨Lambda架构及主流实时架构（瀑布流/并行响应/混合架构），详解Docker容器化部署（Dockerfile/Compose/Machine）、RabbitMQ消息队列开发及ELK集群（Elasticsearch/Logstash/Kibana）实时监控方案，提供从代码到集群的全栈技术栈解析。
- 实战与趋势篇（第11-12章）：
- 通过股票走势预测案例整合实时数据管道、模型部署与可视化监控，展望Serverless架构对实时机器学习的影响，分析深度学习工具选型逻辑及未来发展方向。
作者简介
- 彭河森：资深机器学习科学家，曾任职于Google、Amazon、微软，参与实时数据警报、广告自动化优化等核心项目，贡献于Scikit-learn、Airflow等开源项目，具备丰富的大规模机器学习系统架构经验。
- 汪涵：资深机器学习开发者，深耕Amazon、微软等企业的大数据处理与自然语言处理领域，主导AB检验服务、搜索问答系统等关键项目，擅长将算法理论转化为工程实践。
章节目录
- 基础方法论
- 实时机器学习综述（分类、发展趋势、生存期管理）
- 监督式机器学习核心概念与模型评估
3-4. Pandas与Scikit-learn工具实战（数据处理、模型构建）
- 系统架构与工具
- 未来展望
- Serverless架构对实时机器学习的影响
- 深度学习工具选型与技术发展趋势
《构建实时机器学习系统》以“全栈技术+实战案例”为特色，摒弃学院派理论堆砌，侧重工业界落地经验。欢迎下载该书籍的电子版，掌握实时机器学习系统的构建精髓。
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