オライリー・ジャパンは、書籍『入門 機械学習パイプライン ―TensorFlowで学ぶワークフローの自動化』の公式ページを公開した。9月24日の発売を予定している。
本書は2020年に出版された『Building Machine Learning Pipelines』の邦訳書。TensorFlow Data Validation（TFDV）をはじめとしたTensorFlowエコシステムを活用して、機械学習パイプラインの構築方法を学ぶというもの。データの検証や前処理のほか、モデルの学習、デプロイなどでの手動作業を自動化し、新しいモデル開発に集中できる仕組みを作るのがねらいだ。
機械学習パイプラインの構築手順を中心に、パイプラインのオーケストレーションやデータ処理、TensorFlow Model Analysisを使用した詳細なモデル分析などを解説している。
2章 TensorFlow Extended入門
3章 データの取り込み
4章 データ検証
5章 データ前処理
6章 モデルの学習
7章 モデル分析と検証
8章 TensorFlow Servingを用いたモデルのデプロイ
9章 TensorFlow Servingを使った高度なモデルデプロイ
10章 TFXの高度な機能
11章 パイプラインPart 1: Apache BeamとApache Airflow
12章 パイプラインPart 2: Kubeflow Pipelines
13章 フィードバックループ
14章 機械学習のためのデータプライバシー
15章 パイプラインの未来と次のステップ
付録A 機械学習のためのインフラ入門
付録B Google Cloud上でKubernetesクラスタのセットアップ
付録C Kubeflow Pipelinesを運用するためのTips
付録D 実際に運用されている機械学習パイプライン
目次の詳細は公式ページを参照されたい。サポートサイトは既にGitHub上に準備されていて、リポジトリではサンプルコードやデータセットのダウンロード情報、原著者の実験情報も閲覧できる。
＞＞O'Reilly Japan - 入門 機械学習パイプライン
＞＞GitHub - oreilly-japan/building-ml-pipelines-ja: 『入門 機械学習パイプライン』のリポジトリ
本書は9月24日の発売を予定しており、現在は全国の有名書店とAmazonで予約を受け付けている。
＞＞入門 機械学習パイプライン ―TensorFlowで学ぶワークフローの自動化 | Hannes Hapke, Catherine Nelson, 中山 光樹 |本 | 通販 | Amazon
公式ページによると、表紙の動物は、北米東部の湖や川、池などに生息する夜行性の両生類マッドパピー（Necturus maculosus）とのことだ。イヌの鳴き声に似た音を発することから「ウォータードック」とも呼ばれる。
＞＞マッドパピー | ナショナルジオグラフィック日本版サイト
書誌情報
著者・翻訳者：Hannes Hapke, Catherine Nelson 著、中山 光樹 訳
発売予定日：2021年9月24日
出版社：O'Reilly Japan, Inc.
ページ数：384ページ（予定）
ISBN：978-4-87311-951-9
価格：定価4,180円（税込）