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

Также может быть с подкреплением (reinforcement), при котором сеть пытается найти наилучшее решение на основе стимулов, например, при игре добиться превосходства перед соперником, в роботе пылесосе всосать в себя как можно больше мусора, в самоуправляемых машинах доставить как можно быстрее, в торгах на биржах получить максимальную выгоду, при управлении процессами предприятия – достигнуть максимальной эффективности. При этом закладываются правила, например, пылесосу не нужно загонять кота на шкаф во имя чистоты, машина не должна нарушать правила чтобы улучшить результат, на бирже нельзя излишне рисковать без статистики и тому подобное.

Это может быть тоже использовано при обучении, например в сетях Deep Q–Network (DQN). Рассмотрение такой стратегии обучения как обучение с подкреплением, пока, отложим на потом. При обучении с учителем требуется гораздо меньше попыток подобрать вес, но всё же это от нескольких сотен до десятков тысяч, при этом сама сеть содержит огромное количество связей. Для того чтобы найти веса, мы подбираем их направленным уточнением.

С каждым проходом мы уменьшаем ошибку, и когда точность нас устроила, мы можем подавать тестовую выборку для валидации качества обучения (сеть могла плохо обучиться или переобучиться), после этого можно использовать сеть. В нашем примере, это могут быть немного искривлённые цифры, но благодаря тому, что мы выделяем области, это не сильно сказывается на точности.

При обучении нейрона с учителем мы подаём обучающие сигналы и получаем на выходе результаты.

Но при каждом сигнале, входном и выходном, мы получаем результат о степени ошибки в предсказании. Когда мы прошли все обучающие сигналы, мы получили набор (вектор) ошибок, который может быть представлен в виде функции ошибок. Эта функция ошибок зависит от входных параметров (весов) и нам нужно найти веса, при которых эта функция ошибок становится минимальной. Для определения этих весов применяется алгоритм Градиентного спуска, суть которого заключается в постепенном движении к локальному минимуму, а направление движения определяется производной от этой функции и функции активации.

В качестве функции активации обычно выбирают сигмойду для обычных сетей или усечённую ReLU для глубоких сетей. Сигмойда на выходе даёт диапазон от нуля до единицы всегда. Усечённая ReLU всё же позволяет при очень больших числах (очень важной информации) на входе передать больше единицы на выход, и тем самым повлиять на слои, идущие после непосредственно следующих.

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.