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
Сами веса не кодируются, а подбираются во время обучения. Обучение бывает с учителем (supervised) и без (ansupervised) и они пригодны для разного класса задач. При обучении без учителя (автоматические кодировщики и порождающие сети) мы даём данные на вход нейронов сети и ожидаем, когда она сама найдёт какие-нибудь закономерности, при этом данные не размечены (не имеют каких–то меток с указанием результата), что позволяет выявить ранее неизвестные особенности, сходства и различия, и классифицирует по ещё ненайденным признакам, но как это будет происходить, предсказать сложно.
Тут будет реклама 1
Самые распространённые типы задач при обучении с учителем: классификация (имеющееся данные нужно отнести к одной из групп) и регрессия (к указанной группе нужно сгенерировать данные). Такие сети применяют в маркетинге. Задачей без учителя являются задача кластеризации, в которую входит определение в наборе данных группировки этих данных по каким-то ещё не выявленным признакам. Задача кластеризации используются в рекомендательных системах, когда нужно выявить группу товаров, которые нравится определённым людей со схожими параметрами.Тут будет реклама 2
Получив группу товаров и параметры людей, можно новым посетителям на основании этих параметров рекомендовать подходящую им группу (кластер) товаров. Сама кластеризация многомерна, а для отображения на графике применяют метод понижения размерности, который хоть и утрачивает информацию, но позволяет дать какое-то наглядное визуальное представление с заметными границами и точек сгруппированных внутри полигонов (кластеров).Тут будет реклама 3
Кластеризация нужна для выявления групп, которым можно предложить персонализированные (таргетированные) рекомендации, а мы рассмотрим в книге кластеризацию слов в языке (эмбеддинги). Методы кластеризации: k-Means кластеризации по точному числу кластеров с единым выраженным центром, Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) кластеризации по уровню схожести в кластере, Agglomerative clustering для вложенной кластеризации.Тут будет реклама 4
Все их поддерживает библиотека Scikit-learn. Пример алгоритмов без учителя: Apriori, Euclat, FP–growth. Для большинства задач нам нужно получить классификацию по заданным группам, для чего мы на вход подаём обучающую выборку с размеченными данными, содержащими метки о правильном решении (например, классификации), и стараемся добиться совпадения с этой тестовой выборкой.
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.
