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
Но не стоит забывать про стандартные задачи:
* Intelligent document processing – извлечение структурированных данных из неструктурированных бумажных документов;
* Process Mining – описание реальных процессов по цифровым следам, определение узких мест и зацикливаний и возможных решений.
Достижения это хорошо, но это демонстрация потенциальных возможностей. Давайте посмотрим, что добились нейронные сети в индустрии на основании отчёт об искусственном интеллекте Artificial Intelligence Index Report 2021.
Посмотрим на качественный прогресс в IMAGENET Calange.
Тут будет реклама 1
Это соревнование по распознаванию картинок нейронными сетями. Создана очень большая база изображений (датасет). В этот датасет входят разные изображения по 200 категориям. В категории TOP-1 accuracy нейронная сеть должна с одной попытки угадать категорию, например, это самолёт или туфли. В категории TOP-5 accuracy нейронная сеть должна с пятью попыток угадать категорию. Как мы увидим, прогресс постепенно выходит на плато:
год – TOP-1 – TOP-5 2013 – 65% – 85% 2014 – 74% – 87% 2015 – 79% – 92% 2016 – 83% – 95% 2017 – 84% – 97% 2018 – 85% – 97.
Тут будет реклама 2
5% 2019 – 86% – 97.6% 2020 – 86% – 97.7% 2021 – 86.5% – 97.9%
Давайте посмотрим другие показатели. Так до 2017 года дополнительные данные не давали преимущества, а лишь ухудшали результат. В 2017 году результаты сравнялись, а после с дополнительными данными результаты линейно обгоняют простого обучения на датасете. Сейчас TOP-1 = 90.2%, TOP-5 = 98.8. Возможно, именно в них и будет прогресс.
Тут будет реклама 3
Также скорость обучения выросла: 2018 – 6.2…10 минуты, 2019 – 1.3…9 минуты, 2020 – 47 секунд до 1 минуты. Время всё же снижается кратно, хоть и по убывающей, а ресурсы увеличиваются экспоненциально, но и сложность нейронных сетей возрастает, чтобы показывать результаты более высокие. Но, хоть и ресурсов требуется гораздо больше, но в реальности нас интересует стоимость, а она постоянно снижается: 2018 – 500$, 2019 – 10$, 2020 – 8$, хоть и затухающе.
Может быть ситуация связан с утиханием интереса среди учёных к искусственному интеллекту? Но, нет, доля публикаций в AI со времени прорыва в распознавании изображений относительно всех публикаций экспоненциально растёт:
год – % 2011 – 1.
Тут будет реклама 4
4 2012 – 1.2 2013 – 1.2 2014 – 1.3 2015 – 1.5 2016 – 1.8 2017 – 2.0 2018 – 2.5 2019 – 3.8
Общее число публикаций тоже растёт, причём экспоненциально:
2011 – 0.1 тысяч 2012 – 0.2 тысяч 2013 – 0.3 тысяч 2014 – 0.5 тысяч 2015 – 1.1 тысяч 2016 – 1.9 тысяч 2017 – 3.
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.
