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
На 2020 году по убывающей расположились Keras, scikit–learn, PyTorch (FaceBook), Caffe, MXNet, XGBoost, Fastai, Microsoft CNTK (CogNiive ToolKit), DarkNet и ещё некоторые менее известные библиотеки. Наиболее популярными для отрытых проектов на GitHub можно выделить библиотеку PyTorch и TenserFlow. Если смотреть на количество звёздочек на GitHub по библиотекам, то на 2020 год тысяч звёздочек:
* TenserFlow: 153 * Keras: 51 * PyTorch: 46 * Sckit-learn: 45 * Caffe: 31 * MXNet: 19 * CNTK: 17 * Theane: 9 * Caffe2: 8
PyTorch хорошо для прототипирования, изучения и испробования новых моделей.
* FaceBook PyTorch – хороший вариант для обучения и прототипирования из–за высокого уровня и поддержки различных сред, динамический граф, может дать преимущества при обучении. Используется в Twitter, Salesforce.
* Google TenserFlow – имел изначально статический граф решения, ныне поддерживается и динамический.
* Keras является высокоуровневой настройкой, обеспечивающей больший уровень абстракции для TensorFlow, Theano или CNTK. Хороший вариант для обучения. К примеру, он позволяет не указывать размерность слоёв, вычисляя её сам, позволяя разработчику сосредоточиться на слоях архитектуры.
Так же имеются более специализированные фреймворки:
* Apache MXNet (Amazon) и высокоуровневая надстройка для него Gluon. MXNet – фреймворк с акцентом на масштабирование, поддерживает интеграцию с Hadoop и Cassandra. Поддерживается C++, Python, R, Julia, JavaScript, Scala, Go и Perl.
* Microsoft CNTK имеет интеграции с Python, R, C#, благодаря тому что большая часть кода написана на С++. То, что вся основа написана на С++, не говорит о том, что CNTK будет обучать модель на C++, а TenserFlow на Python (который медленный), так как TenserFlow строит графы и уже его выполнение осуществляется на C++.
* Caffe2 – фреймворк для мобильных сред.
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
