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
Последние годы:
* 1994 год – выигрыш Chinook в шашки у чемпиона мира,
* 1997 год – выигрыш Deep Blue в настольную игру шахматы у чемпиона мира,
* 2005 год – беспилотные автомобили на площадках (соревнование DARPA Grand Challenge),
* 2011 год – IBM Watson выиграла в телевизионной игре Jeopardy,
* 2012 год – Google X Lab распознаёт цветные изображения животных,
* 2016 год – Google Translate основан на нейронных сетях, выигрыш Google DeepMind AlphaGo у чемпиона мира по Go,
* 2017 год – выигрыш у чемпионов в коллективную 3D игру Dota2,
* 2018 год – беспилотные такси Alphabet Waymo на общих дорогах в Аризоне,
* 2019 год – победа Libratus чемпионов в покер,
* 2020 год – чат-бот на GPT-3 был не распознан собеседниками в социальной сети, видео-интерьвью с авотаром я не отличил от естественного,
* 2021 год – OpenAI Codex создаёт программы по детальному описанию задачи на естественном языке.
Тут будет реклама 1
Тут будет реклама 2
Достижения последнего времени:
* распознавание речи по движению губ;
* выигрыши в в 2D игры и 3D игры;
* выигрыши в настольные игры: шахматы, Go;
* синхронный перевод в Skype: разговор между людьми без знания языков друг друга;
* автопилот в автомобилях;
* FindFace распознаёт лица;
* описание изображение текстом и наоборот.
Достижения на 2019 год:
* чтение по губам лучше профессионала (DeepMind Lip Reading);
* изображения: фотореалистичная генерация изображений (Google bigGAN), трансформация видео (NVIDEA vid-to-vid), создание изображений по макетам (NVIDEA gauGAN), обучение беспилотников по виртуальным маршрутам (NVIDEA Drive);
* текст: GPT, BERT, BART, T5, ELMo и другие архитектуры развиваются, расширяют свою сферу применения, эволюционируют;
* звук: умные колонки, с умением автоответчика вести разговор;
* соревнования: AlphaZero обыграла чемпионов в Go и шахматы, другие сети обыграли в StartCraft, Dota-2, покер;
* медицина: визуализация снимков;
* автоматизация: AliBaba автоматизировала Ханджоу (светофоры, инфраструктура), Google автоматизировал охлаждение своих Data центров, автопилоты и другие Edge AI;
* доступность: дообучение готовых моделей в Cloud.
Тут будет реклама 3
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.
