Главная » Знания и навыки » Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData (сразу полная версия бесплатно доступна) Евгений Сергеевич Штольц читать онлайн полностью / Библиотека

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
0 чтений

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

Достижения на 2020 год:

* Intel создал нейроморфную машину Loihi с 1024 нейронами и IBM TrueNorth с миллионом нейронов;

* модель MuZero сама учится играть в неизвестные ей игры (Atari + Go + шахматы + японские шахматы) без начальных знаний, обучающих партий людей и программ и выигрывает у узкоспециализированной AlphaZero, традиционных программ Stockfish и людей в шахматы;

* модель mT5 обучена на более 100 языках для переводов;

* GPT-3 и ruGPT умеют писать программы;

* Модель GPT-3 написала передовицу для газеты Гардиан;

* Модель NVidia StyleGAN2 генерирует правдоподобные лица людей.

Достижения на 2021 год:

* создание ML с несколькими навыками, таких как GPT-3;

* генерация изображения по текстовому описанию: нейронная сеть OpenAI DALL-E (GPT-3 13 + автоинкодер) от OpenAI;

* генераторы музыки: Pod Music Transformet (нотная модель), OpenAI Jukebox (звуковая модель: голос и музыка);

* нейронная сеть создаёт Atari игры по образцу;

* OpenAI Codex создаёт программы по детальному описанию задачи на естественном языке.

Но, в 2021 году более интересны проекты, которые имеют применение нейронных сетей в бизнесе:

* генерация генотипа человека для обхода закона о запрете экспериментов над необезличенным генотипом;

* Яндекс выпустил беспилотных доставляющих роботов;

* одна из нейронных сетей одержала победу над реальным пилотом истребителя и бедет внедряться в боевые беспилотники;

* Яндекс продемонстрировал работу беспилотного такси Yandex Self-Driving Car на дрогах общего пользования города после снегопада;

* чат-бот от Microsoft имитирующий старшеклассница Tay долгое время оставался нераспознанным к бот;

* генерация изображения по текстовому описанию: нейронная сеть Николай Иронов от студии дизайна Студии Артемия Лебедева генерит коммерческие логотипы.

* внедрены системы управления бизнес процессами на основе обучения с подкреплением (игрового принципа обучения);

* многие страны создали стратегии развития AI на государственном уровне, так в России принята стратегия указом №490 "О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации";

* на законодательном уровне формируется экосистема для AI: в России принят закон посвящённых AI (Закон об искусственном интеллекте 123-ФЗ).

* обучение на малых датасетах: копирование голоса по записи длительностью в 4 часа как SaaS продукт.

* виртуальная ведущая Елена от Сбербанка эмулирует мимику во время разговора, но не очень естественно, на мой взгляд.

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