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
В эволюции нейронных сетей, обычно, выделяют три эпохи:
* Экспертные системы (rule based модели) – системы, основанные на правилах. Недостатком является слабая актуализируемость, если эксперт закончил работать, то система начинает устаревать;
* Машинное обучение – с помощью статистических методов по указанным признакам (фичам) система находит правила. Сами фичи должен определить эксперт предметной области из всех имеющихся параметров данных, то есть выделить из сотни или тысячи параметров данных важные, например, столбцы в таблице базы данных.
Тут будет реклама 1
Это сложная задача, так как факторов для разных групп может быть переменное число и определить все группы и для них все факторы – крайне трудоёмкий процесс. При этом излишек факторов вносит шум в результат предсказания.Тут будет реклама 2
Современные нейронные сети превосходят для большинства случаев статистические по вероятности;
* Нейронные сети позволяют самим выбрать признаки, но для этого требуется гораздо больше данных, обычно больше миллиона экземпляров. Эти данные требуются, чтобы пройти через все её слои и на последующих слоях усилить важность нужных признаков и уменьшить не важных.
Тут будет реклама 3
Этапы эволюции нейронных сетей:
* 1950-е годы – исследование мозга и его имитирование;
* 1960-е годы – собеседник ELIZA (1956 год) на общие вопросы, генетические алгоритмы основанные на переборе всех возможных изменений и выбора лучшего;
* 1970-е годы – экспертные системы основанные на правилах и данных от экспертов, например MYCIN и DENDRAL;
* 1980-е годы – коммерческое внедрение экспертных систем;
* 2010-е годы – решение подготовленных задач нейронными сетями и статистическими алгоритмами;
* 2010-е годы – глубокое обучение в соревнованиях с человеком и реальном мире (автопилотах, переводчиках, ассистентах).
Тут будет реклама 4
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.
