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
Перейдём по ссылке colab.research.google.com и нажмём кнопку "создать блокнот". У нас появится пустой Notebook. Можно ввести выражение:
10**3 / 2 + 3
и нажав на воспроизведение – получим результат 503.0. Можно вывести график параболы, нажав кнопку "+Код" в введя в новую ячейку код:
def F(x): return x*x import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(–5, 5, 100) y = list(map(F, x)) plt.plot(x, y) plt.ylabel("Y") plt.xlabel("X")
Или выведя ещё и изображение:
import os !wget https://www.
Тут будет реклама 1
python.org/static/img/python–logo.png import PIL img = PIL.Image.open("python–logo.png") img
Популярные фреймворки:
* Caffe, Caffe2, CNTK, Kaldi, DL4J, Keras – набор модулей для конструирования;
* TensorFlow, Theano, MXNet – программирование графа;
* Torch и PyTorch – прописать основные параметры, а граф будет построен автоматически.
Рассмотрим работу библиотеки PyTorch (NumPy+CUDA+Autograd) из–за её простоты. Посмотрим на операции с тензорами – многомерными массивами.
Тут будет реклама 2
Подключим библиотеку и объявим два тензора: нажмём +Code, введём код в ячейку и нажмём выполнить:
import torch a = torch.FloatTensor([ [1, 2, 3], [5, 6, 7], [8, 9, 10] ]) b = torch.FloatTensor([ [–1, –2, –3], [–10, –20, –30], [–100, –200, –300] ])
Поэлементные операции, такие как "+", "–", "*", "/" над двумя матрицами одинаковых габаритов производят операции с соответствующими их элементами:
a + b tensor([ [ 0., 0.
Тут будет реклама 3
, 0.], [ –5., –14., –23.], [ –92., –191., –290.] ])
Другим вариантом поэлементной операции является применение одной операции ко всем элементом по одиночке, например умножение на –1 или применение функции:
a tensor([ [ 1., 2., 3.], [ 5., 6., 7.], [ 8., 9., 10.] ]) a * –1 tensor([ [ –1., –2., –3.], [ –5., –6., –7.], [ –8., –9., –10.] ]) a.abs() tensor([ [ 1., 2., 3.], [ 5., 6., 7.], [ 8., 9., 10.] ])
Также имеются операции свёртки, такие как sum, min, max, которые на входе дают сумму всех элементов, самый маленький или самый большой элемент матрицы:
a.
Тут будет реклама 4
sum() tensor(51.) a.min() tensor(1.) a.max() tensor(10.)
Но нам будут больше интересны постолбцовые операции (операция будет производиться над каждым столбцом):
a.sum(0) tensor([14., 17., 20.]) a.min(0) torch.return_types.min( values=tensor([1., 2., 3.]), indices=tensor([0, 0, 0]) ) a.max(0) torch.return_types.max( values=tensor([ 8., 9., 10.
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.
