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
0 чтений
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
Один из способов его достижения – машинное обучение (Machine Learning). Дисциплина машинное обучение (ML) строится на трёх составляющих: данных (разнородные данные), алгоритмах и признаках. Другие, смежные дисциплины, строятся на двух сущностях. Так, классическое программирование строится на алгоритмах, применяемых к конкретным признакам, Data Scienes – на данных и получаемых из них фичах, Data Mining – на обработке алгоритмах и данных. ML с помощью алгоритмов и фич предоставляет новые данных.
Когда мы подаём нейронные сети данных, на их основе происходит обучение нахождению решений и выявление закономерностей и данных, ранее которых не было. Для обучения могут использоваться статистические алгоритмы, например, на языке R, поиск в глубину на языке Prolog или поиск в ширину на Refal, а также подстраивающиеся структуры – нейронные сети.
Под Machine Learning (ML) понимается адаптация преобразования входных данных в выходные данные в зависимости от истории решений. Такой класс задач решается или алгоритмическим способом, или с помощью нейронных сетей. О том, где какое решение и в какой ситуации лучше применять далее и пойдёт речь. Для практического примера мы возьмём классификацию изображений с помощью обучения глубокой нейронной сети с учителем.
Типы построения:
* Классическое обучение (экспертное);
* Нейронные сети.
Типы обучений:
* С учителем (регрессия, классификация, порождающие, seq2seq);
* Без учителя (кластеризация, поиск правил, обобщение, ассоциация).
По способу улучшения результата:
* Ансамбли нейронных сетей;
* Глубокие нейронные сети.
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
