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

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

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

Шрифт
Размер шрифта
-
+
Межстрочный интервал

8 мкм 1997, Pentium II: 0.35 мкм 1999, Pentium III: 0.13 мкм 2000, Pentium 4: 0.18 мкм 2006, Core 2: 0.065 мкм 2008, Core i7: 0.045 мкм 2017, Core i9: 0.014 мкм 2021, Core i9-11: 0.010 мкм

Для Apple:

2017, Apple A11: 0.010 мкм 2018, Apple A12: 0.007 мкм 2020, Apple A15: 0.005 мкм 2022, Apple A16: 0.003 мкм (планы Apple) 2027, 0.002 мкм (тестовый образец от IBM) 2029, 0.0014 мкм (предсказания)

Первыми устройствами были лампы, увеличение числа которых в устройстве ограничивалось их размером и их энергопотреблением.

Сделать лампу очень маленькой довольно сложно, так нужно сделать её герметичной и закачать в неё инертный газ. Производители пытались упростить производство делая сборки из лам, когда выплавлялась не одна лампа разом, а несколько – по сути одна лампа, разделённая перегородками. Другими попытками было помещение в одну лампу несколько триодов. Но так или иначе, из-за размера, дороговизны изготовления и потребления электроэнергии их начали заменять транзисторами начиная 1950 в виде отдельных транзисторов, как в то время называли "кристаллических триодов".
Долгое время барьером применения в серийного производство для транзисторов было возможность переключить своё состояние за счёт накопления потенциала из-за внешнего радиоактивного фона альфа-частицами – для избежания этого в используются корректоры в процессорах и памяти (error-correcting code memory). В мелко серийном производстве ламповые усилители звука давали определённые искажения, которые были более привычны музыкантам эпохи ламповых усилитей – сейчас подобные искажения эмулируются алгоритмически.
Транзисторы 1950 годов представляли из себя отдельные электронные устройства в отдельном корпусе с выводами для впайки на лату, сходных с теми, что сейчас используются в блоках питания. Размеры транзисторов уменьшались и начали выпускать микросборки, представляющий плату в корпусе интегральной схемы, в которую вручную помещались под лупами с помощью пинцетов бескорпусные микроминиатюрные транзисторы и другие элементы поверхностного монтажа, такие как резисторы и транзисторы.
Позже, часть этих элементов, таких как транзисторы и конденсаторы эмулировалось самими дорожками в силу сниженной величины токов и напряжений, в которых они работали. Для чего проводилось сужение дорожек лазером для увеличения сопротивления и созданием широкой дрожки по верх другой методом вакуумного напыления (толстопленочной технологии) с последующем заливкой корпуса.

Добавить мнение

Ваша оценка

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив

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