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
Также может быть с подкреплением (reinforcement), при котором сеть пытается найти наилучшее решение на основе стимулов, например, при игре добиться превосходства перед соперником, в роботе пылесосе всосать в себя как можно больше мусора, в самоуправляемых машинах доставить как можно быстрее, в торгах на биржах получить максимальную выгоду, при управлении процессами предприятия – достигнуть максимальной эффективности. При этом закладываются правила, например, пылесосу не нужно загонять кота на шкаф во имя чистоты, машина не должна нарушать правила чтобы улучшить результат, на бирже нельзя излишне рисковать без статистики и тому подобное.
Тут будет реклама 1
Это может быть тоже использовано при обучении, например в сетях Deep Q–Network (DQN). Рассмотрение такой стратегии обучения как обучение с подкреплением, пока, отложим на потом. При обучении с учителем требуется гораздо меньше попыток подобрать вес, но всё же это от нескольких сотен до десятков тысяч, при этом сама сеть содержит огромное количество связей. Для того чтобы найти веса, мы подбираем их направленным уточнением.Тут будет реклама 2
С каждым проходом мы уменьшаем ошибку, и когда точность нас устроила, мы можем подавать тестовую выборку для валидации качества обучения (сеть могла плохо обучиться или переобучиться), после этого можно использовать сеть. В нашем примере, это могут быть немного искривлённые цифры, но благодаря тому, что мы выделяем области, это не сильно сказывается на точности.
При обучении нейрона с учителем мы подаём обучающие сигналы и получаем на выходе результаты.
Тут будет реклама 3
Но при каждом сигнале, входном и выходном, мы получаем результат о степени ошибки в предсказании. Когда мы прошли все обучающие сигналы, мы получили набор (вектор) ошибок, который может быть представлен в виде функции ошибок. Эта функция ошибок зависит от входных параметров (весов) и нам нужно найти веса, при которых эта функция ошибок становится минимальной. Для определения этих весов применяется алгоритм Градиентного спуска, суть которого заключается в постепенном движении к локальному минимуму, а направление движения определяется производной от этой функции и функции активации.Тут будет реклама 4
В качестве функции активации обычно выбирают сигмойду для обычных сетей или усечённую ReLU для глубоких сетей. Сигмойда на выходе даёт диапазон от нуля до единицы всегда. Усечённая ReLU всё же позволяет при очень больших числах (очень важной информации) на входе передать больше единицы на выход, и тем самым повлиять на слои, идущие после непосредственно следующих.
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.
