На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Научно-популярная литература. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
22 октября 2021
🔍 Загляните за кулисы "Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Евгений Сергеевич Штольц) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
В этой книге Главный Архитектор Департамента Архитектуры Управления Технической Архитектуры (Центра Облачных Компетенций Cloud Native и Корпоративного университета архитекторов) и архитектор решения Сбербанка делится знаниями и опытом с читателей в области ML, полученных в работе Школе архитекторов. Автор:
* проводит читателя через процесс создания, обучения и развития нейронной сети, показывая детально на примерах
* повышает кругозор, показывая, какое она может занимать место в BigData с точки зрения Архитектора
* знакомит с реальными моделями в продуктовой среде
📚 Читайте "Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
0 тысяч 2018 – 3.5 тысяч 2019 – 5.8 тысяч 2020 – 6.5 тысяч
Рассмотрим США, так как она занимает лидирующее место по публикациям (36,3%) в AI от других стран в совокупи, что не удивительно, ведь доля PHD полученных в США от всех стран в совокупи в AI составляет 81,8%. PHD по компьютерным наукам специализация на ML/AI лидирует с долей 25% от всех направлений по компьютерным наукам, отрываясь от Теории алгоритмов с долей 8%. При этом скорость роста популярности за год у ML/AI самая высокая: 9%. А подробнее про рост с 2019 по 2020 (остальные показывают снижение популярности):
Artificial Intelligence/Machine Learning 9% Robotics/Vision 2.
Тут будет реклама 1
6% Human-Computer Interaction 2% Security/Information Assurance 2% Computing Education 1.4% Databases/Information Retrieval < 1% High Performance Computing < 1% Theory and Algorithms < 1% Information Science < 1% Social Computing/Social Informatics/CSCW < 1%
При этом с каждым годом, получившие степень PhD (Doctor of Philosophy) в США, всё больше находят работу в частных компаниях, что подтверждает, что компании оценивают потенциал AI, который они смогут применить.:
год % 2010 – 44 2011 – 41 2012 – 50 2013 – 50 2014 – 58 2015 – 58 2016 – 60 2017 – 58 2018 – 61 2019 – 65
При этом важно замети
Тут будет реклама 2
ть, что растут публикации не только издаваемые государственными учреждениями, такими как институтами и государством при написании докторских работ, но и корпоративные, то есть те, которые предполагается использовать в реальном бизнесе и тенденция показывает экспоненциальный рост:
год Китай США 2010 – 0,2 тысяч 0,7 тысяч 2011 – 0,2 тысяч 0,7 тысяч 2012 – 0,2 тысяч 0,8 тысяч 2013 – 0,3 тысяч 0,9 тысяч 2014 – 0,3 тысяч 1,0 тысяч 2015 – 0,4 тысяч 1,3 тысяч 2016 – 0,5 тысяч 1,5 тысяч 2017 – 0,7 тысяч 2,0 тысяч 2018 – 1,1 тысяч 2,7 тысяч 2019 – 1,6 тысяч 3,6 тысяч
Раз есть публикации, значит есть и исследования, а наиболее полезные обычно (зависит от страны) патентуют. При этом рост экспоненциальный числа патентов в IA и доля IA патентов постепенно растёт от общего числа патентов:
год – тысяч патен
Тут будет реклама 3
Тут будет реклама 4
тов 2009 – 39 2010 – 42 2011 – 49 2012 – 56 2013 – 60 2014 – 60 2015 – 60 2016 – 57 2017 – 61 2018 – 78 2019 – 102
Ориентируясь на сегментацию AI публикаций на сайте arXiv можно косвенно провести с общей ситуацией по росту направлений в AI. В приведённой ниже статистике они все показывают рост и при том линейный.
Мнения
О книге «Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
Другие книги автора
Если «Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Евгений Сергеевич Штольц! В этой подборке — только произведения того же автора, чтобы вы могли глубже погрузиться в его творческий мир и насладиться схожим стилем, темами и атмосферой. Возможно, следующая книга станет для вас ещё более ярким открытием.
