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.
Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData
0 баллов
0 мнений
2 чтения
Автор
Дата выхода
22 октября 2021
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
К примеру, точка над чёрточкой отделяет букву L от буквы i, а информация одного пикселя влияет на принятия решения на выходе, поэтому важно не потерять этот признак и передать его на последний уровень. Разновидностей функций активации не так много – их ограничивает требование к простоте обучения, когда требуется взять производную. Так сигмойда f после произвольно превращается в f(1–f), что эффективно. С Leaky ReLu (усечённая ReLu c утечкой) ещё проще, так как она при "x < 0" принимает значение 0, то её проводная на этом участке тоже равна 0, а при "x >=0" она принимает 0,01*x, что при производной будет 0,01, а при x > 1 принимает 1+0,01*x, что для производной даёт 0,01. Вычисление тут вообще не требуется, поэтому обучение происходит намного быстрее, о
Так как на вход функции активации мы подаём сумму произведений сигналов на их веса, то зачастую, нам нужен другой пороговый уровень, отличный от 0,5. Мы можем сместить его на константу, прибавляя её к сумме на входе в функцию актива
При обучении нейрона нам известна ошибка самой сети, то есть на входных нейронах. На их основе можно рассчитать ошибку в предыдущем слое и так далее до входных – чт
Сам же процесс обучения можно разделить на этапы: инициализация, само обучение и предсказание.
Если же у нас цифра может быть различного размера, то применяется pooling слои, которые масштабируют изображение в меньшую сторону. По какому алгоритму будет вычисляться то, что будет записано при объединении, зависит от алгоритма, обычно это функция “max” для алгоритма «max pooling» или «avg» (среднеквадратичные значение соседних ячеек матрицы) – average pooling.
У нас уже появилось несколько слоёв. Но в применяемых на практике нейронных сет
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.
Похожие книги
