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
Здесь автор для читателя демонстрирует на практике обучение нейронным сетям для цветных картинок, методы повышения качества предсказаний сети. Детально разбирается устройство, подводные камни при написании и обучении эффективных нейронных сетей.
* Современные архитектуры нейронных сетей. Приводятся архитектурные принципы, используемые в современных нейронных сетях для повышения качества предсказаний. Приводится разбор различных архитектур нейронных сетей, сделавших прорыв в качестве обучения и принёсших новые подходы.
Тут будет реклама 1
Рассматриваются различные архитектурные универсальные паттерны увеличения качества, такие как создание ансамблей нейронных сетей.
* Использование предобученных сетей. Демонстрируется использование в своих сетях уже обученных слоёв.
* Масштабирование ML. Приводятся примеры подготовки окружения для запуска их в облачной инфраструктуре.
* Получение данных от BigData. Рассказывается, как можно из Jupyter подключаться к различным источникам данных, в том числе BigData, для обучения моделей.
Тут будет реклама 2
* Подготовка больших данных. В этом разделе описываются BigData технологии, такие как Hadoop и Spark, которые являются источниками данных для обучения моделей.
* ML в промышленной среде. В этом разделе рассказываются о таких системах, как Kubeflow и MLflow. Читатель может попробовать развернуть платформу, настроить процесс обучения и запустить в облачной среде модель, как это делается в компаниях.
Об авторе. Автор является корпоративным (главным) архитектором крупного подразделения (трайба) компании Сбер.
Тут будет реклама 3
Сбер лидер по объёмам накопленных данных в России и обладатель вычислительного центра для обучения моделей Кристофари, занимающей 39 место в ТОП500 мира и самый мощный в России и СНГ (первое место в ТОП50 СНГ), в нём разработано более 5000 моделей более тысячью DataSience учёных. 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.Тут будет реклама 4
Введение в машинное обучение
Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) – это область науки, созданная на стыке многих академических наук. Терми бы введён в 1956 году, в эпоху попыток эмитировать работу человеческого мозга.
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.
