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序言
这些年偶尔会有人问我：技术领域最需要什么样的技能？十年前，我的答案是机器学习，它以之前不可能的方式扩展了自动化决策。但是今天，我的答案是机器学习工程。
几年前，你很可能是组织中唯一懂机器学习的人，并开始在组织中进行实践，而且这通常能够产生巨大的影响。但是，随着大量讲解机器学习的书籍、教程和电子课程的普及，当前机器学习已被成千上万的公司和组织采纳并使用。
如今在新的工作岗位上，你面临的情况可能是组织已经在本地使用机器学习，但还不能够将其部署到生产环境中；或者能够部署模型，但无法对其进行有效管理。在这种情况下，最有价值的技能不是训练模型，而是管理模型，并以让它们产生最大影响的方式部署它们。
在本书中，Trevor Grant、Holden Karau、Boris Lublinsky、Richard Liu和Ilan Filonenko将我认为是数据科学家和机器学习工程师应掌握的基础知识进行了梳理。在可预见的未来，开源项目Kubeflow将成为组织工具箱中的常用工具，并广泛用于机器学习中模型的训练、管理和部署。
如果你和我一样，相信机器学习的强大之处在于如何使用它，那么本书就是为你准备的。
——Chris Albon
Wikimedia Foundation机器学习总监