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

Name: Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData
Author: Евгений Сергеевич Штольц

На нашем сайте вы можете читать онлайн «Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Научно-популярная литература. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.

0 баллов

0 мнений

2 чтения

Автор

Евгений Сергеевич Штольц

Жанр

Знания и навыки, Научно-популярная литература

Дата выхода

22 октября 2021

Читать книгу

Краткое содержание книги Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData, аннотация автора и описание

Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Евгений Сергеевич Штольц) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.

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

Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно

Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.

Текст книги

Шрифт

Размер шрифта

Межстрочный интервал

↓

↑

Сбросить

Если же брать в общем индустрии, то применяться они могут для нахождения точек продаж (воронки), классификации звонков (предварительный разговор), выявления фрода, предиктивная аналитика (поломок).

Глубокое обучение, начавшееся как тренд в 2012 году, сейчас переходит в плато и начинает находить применение. Для применения ищутся способы определения, на основе каких признаков было принято конкретное решение, например, при отказе выдать кредит законодательство обязывает предоставлять клиенту причину отказа. Одновременно в компаниях или внедряются уже наработки в продукты, или отлаживаются для большего уровня интеграции.

Посмотрим на рост глобальных инвестиций корпораций и стартапов в AI:

2015 – 12 и 8 Mil.$ 2016 – 17 и 12 Mil.$ 2017 – 44 и 22 Mil.$ 2018 – 43 и 37 Mil.$ 2019 – 49 и 39 Mil.$ 2020 – 67 и 42 Mil.$

Посмотрим частный пример, на рост индустрии на примеров увеличения количества сервисов машинного перевода:

2017 – 7 2018 – 10 2019 – 21 2020 – 24

Теперь, собственно, настало поговорить о вакансиях.

Количество вакансий с 2016 по 2020 год выросла 1.3..2.7 раз, при этом число вакансий от общего числа составляют от 0.2% до 2.4%:

США – 210% Канада – 270% Австралия – 210% Сингапур – 250% Германия – 220% Италия – 170% Франция – 160% Китай – 130%

В курсах по AI доля Machine Learning составляет 42%.

Если же говорить об рабочих местах и о смещении на технологические рабочие места. Часто, компании, которые автоматизируют рабочие места, заявляют, что сотрудники которые их занимали могут переквалифицироваться и начать управлять этими автоматизированными системами.

Обычно, люди со стороны относятся к этому с недоверием, так как непонятно, зачем автоматизировать и потом оставляют тоже количество людей, ведь автоматизация подразумевает в их понятие автономность. Но, это не так, так как автоматизация подразумевает наличие огромного количества людей, разрабатывающих и обслуживающих эти системы. Так, в одной из крупнейших компаний России есть план, который подразумевает освобождение нескольких тысяч мест продавцов, кассиров и других операторов, но вместе с тем запланирован найм большего количества тысяч рабочих мест специалистов обслуживающих системы AI.

Ожидается качественный и масштабируемый прирост показателей услуг, предоставляемых компанией, а большей степени отрытие новых ниш развития компании. Количество в среднем останется таким же, так как большой набор проектный (единичный), а отток – плановый (ежегодный).

Дальше

Мнения

Еще нет комментариев о книге Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!

Другие книги автора

Понравилась эта книга? Познакомьтесь с другими произведениями автора Евгений Сергеевич Штольц! В этом разделе мы собрали для вас другие книги, написанные вашим любимым писателем.