Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData

Автор проходил обучение (Sber AI Architect, Sber Certified Architect) в Сбер в области искусственного интеллекта, создавал внутренние курсы по этой тематике для других архитекторов, разрабатывал предиктивную аналитику на машинном обучении в нейронных сетях для универсальных облачных систем, участвовал в качестве ментора (команда заняла 2 место среди всех команд Сбер) и оценщиком на соревнованиях Сбер.

О книге

Книга построена как учебник – от простого к сложному. Читатель сможет:

* в первых трёх главах создать простейшую нейронную сеть распознавания и классификации изображений,

* в последующих – углубиться в устройство и архитектуру для оптимизации,

* далее расширить понимание экосистемы как компании в целом, в которой работают нейронные сети, как её составная часть, способы ее взаимодействия с окружающими технологиями и их использование,

* закончить изучение развёртыванием полномасштабной производственной системы в облаке полного цикла.

Фактически каждая глава в начале даёт общую информацию, необходимую для последующей практической части.

* демонстрируется процесс подготовки окружения, но чаще используются бесплатные готовые облачные сервисы,

* демонстрируется процесс написания совместно с разбором написанного и обзором альтернативных решений,

* проводится анализ результата и формирование способов дальнейшего развития.

Книга состоит из разделов:

* Введение в Машинное обучение. Это единственная глава без практической части, созданная для того, чтобы дать начальное представление о границах применимости машинного обучения, преимуществах перед другими методами и об общем устройстве нейронных сетей для начинающих.

* Основы для написания сетей. Здесь даются базовые знания, необходимые для написания первой сети на PyTorch, знакомство со средой разработки Jupyter в облачном сервисе Google Colab, которая является упрощенным вариантом облачной платформы Google ML, запуск кода в нём и использование фреймворка на написания нейронных сетей PyTorch.

* Создаём первую сеть. Автор демонстрирует для практики читателя создание простой нейронной сети на PyTorch в Colab с детальным разбором написанного кода, обучение её на DataSet изображений MNIST и запуском.

* Улучшаем распознавание нейросети на сложных изображениях.