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
На 2020 году по убывающей расположились Keras, scikit–learn, PyTorch (FaceBook), Caffe, MXNet, XGBoost, Fastai, Microsoft CNTK (CogNiive ToolKit), DarkNet и ещё некоторые менее известные библиотеки. Наиболее популярными для отрытых проектов на GitHub можно выделить библиотеку PyTorch и TenserFlow. Если смотреть на количество звёздочек на GitHub по библиотекам, то на 2020 год тысяч звёздочек:
* TenserFlow: 153 * Keras: 51 * PyTorch: 46 * Sckit-learn: 45 * Caffe: 31 * MXNet: 19 * CNTK: 17 * Theane: 9 * Caffe2: 8
PyTorch хорошо для прототипирования, изучения и испробования новых моделей.
Тут будет реклама 1
TenserFlow популярен в производственной среде, а проблема низкого уровня описания решается с помощью Keras:
* FaceBook PyTorch – хороший вариант для обучения и прототипирования из–за высокого уровня и поддержки различных сред, динамический граф, может дать преимущества при обучении. Используется в Twitter, Salesforce.
* Google TenserFlow – имел изначально статический граф решения, ныне поддерживается и динамический.
Тут будет реклама 2
Используется в Gmail, Google Translate, Uber, Airbnb, Dropbox. Для привлечения использования в облаке Google под него внедряется аппаратный процессор Google TPU (Google Tensor Processing Unit).
* Keras является высокоуровневой настройкой, обеспечивающей больший уровень абстракции для TensorFlow, Theano или CNTK. Хороший вариант для обучения. К примеру, он позволяет не указывать размерность слоёв, вычисляя её сам, позволяя разработчику сосредоточиться на слоях архитектуры.
Тут будет реклама 3
Обычно используется поверх TenserFlow. Код на нём поддерживается Microsoft CNTK.
Так же имеются более специализированные фреймворки:
* Apache MXNet (Amazon) и высокоуровневая надстройка для него Gluon. MXNet – фреймворк с акцентом на масштабирование, поддерживает интеграцию с Hadoop и Cassandra. Поддерживается C++, Python, R, Julia, JavaScript, Scala, Go и Perl.
* Microsoft CNTK имеет интеграции с Python, R, C#, благодаря тому что большая часть кода написана на С++. То, что вся основа написана на С++, не говорит о том, что CNTK будет обучать модель на C++, а TenserFlow на Python (который медленный), так как TenserFlow строит графы и уже его выполнение осуществляется на C++.
Тут будет реклама 4
Отличается CNTK от Google TenserFlow и тем, что он изначально был разработан для работы в кластерах Azure с множеством графических процессоров, но сейчас ситуация выравнивается и TenserFlow поддерживает кластера.
* Caffe2 – фреймворк для мобильных сред.
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.
