内容简介

本书以全栈机器学习应用为目标，通过介绍Docker等部署工具，帮助读者加速掌握机器学习模型的产业化进程。不管你是就职于大公司，还是自己创业，希望《构建实时机器学习系统》的内容能够让你快速上线满意的机器学习系统，离梦想更近一点。

世界在变，机器学习也在不停地变。对于机器学习中的很多重要成员，如建模工具、分布式队列等，本书都会对其来龙去脉和发展趋势进行综述。希望通过这样的讨论，能够让读者对机器学习的发展趋势有自己的判断，在未来的成长中也能独占鳌头。

本书力求避免代码的大段堆砌。所有案例代码都力求在20行以内，所有例子都通过多次可用性测试。同时我们也将源代码寄存在Github上面，随时进行更新排错。 实时股票交易实例数据。采用美股交易秒级数据作为案例数据，搭建实时机器学习平台，对数据进行存储、加工分析和可视化，并且对数据未来若干秒的走势进行预测。