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

Следующий слой будет иметь размерность, равную количеству анализируемых элементов цифр. К примеру, цифру можно представить в виде не полностью закрашенной восьмёрки, тогда, закрашиваемых сегментов будет семь. Все нейроны свёрточного слоя будут связаны со всеми нейронами слоя анализа сегментов цифры. Задача нейрона этого слоя быть связанным с нейронами предыдущего, ответственными за данный сегмент и выдать результат наличия или отсутствия данного сегмента в цифре. Следующий слой имеет состоит из десяти нейронов, соответствующие цифрам от нуля до девяти.

Всего его нейроны связаны с предыдущим слоем и активируются при получении сигналов от них. Так, нейрон, ответвленный за цифру один будет активироваться, если получит информацию, что два крайних правых сектора будут активны и не активны все остальные. Описанный алгоритм детектирования искомого изображения называется R–CNN (Region–based Convolutional Network) и использовался долгое время. Далее он был сменён Fast R–CNN, а ныне применяется YOLO (Real–Time Object Detection) из–за большего качества и скорости работы.

На выходе мы получим активацию того выходного нейрона, который соответствует определённой цифре. Он это делает на основе данных, получаемых от нейронов с предыдущего слоя, ответственных за сектора цифры, а именно от каких нейронов пришли сигналы, а от каких нет. Обозначим приходящие сигналы от нейронов по связям за ноль, то есть сектор не закрашен, а единице будет соответствовать случай, когда сектор закрашен. Тогда, вес у связей от правых секторов – положительный, что даст единицу, а у остальных – отрицательный, что не даст получить на выходе единицу если ещё какой–то сектор активирован.

На выходе нейрона стоит нормализатор, который отвечает за принятие решения. Ему необходимо решить, на основе входных данных и весов, отдавать единицу или ноль. Для этого он перемножает входные данные на веса, складывает их, и по пороговому значению выдаёт единицу или ноль. Этот нормализатор нужен для того, чтобы после суммирования информации приходящей с нейронов, он передал на следующий слой нейронов логическую информацию, степень важности которой будет определяться весами на принимающем нейроне.

Для этого используются функции, которые преобразуют весь диапазон уровней входных сигналов в диапазон от нуля до единицы. Такая функция носит название функций активации и подбирается для всей нейронной сети. Есть множества функций, которые всё, что меньше единицы считают нулём.

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.