Everything.kz

Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели...

Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели...
Physics.Math.Code.Books
Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow [2021] Ханнес Хапке, Кэтрин Нельсон В настоящее время компании тратят миллиарды долларов на проекты машинного обучения (МО), но эти средства могут быть потрачены впустую, если при этом не используется эффективное развертывание моделей МО. Перед вами практическое руководство, написанное Х. Хапке и К. Нельсон, с которым вы смело можете отправляться в путь по всем этапам автоматизации конвейера МО, построенного на основе экосистемы TensorFlow. Вы познакомитесь с методами и инструментами, которые существенно сократят время развертывания (с нескольких дней до нескольких минут), чтобы вы могли сосредоточиться на разработке новых моделей, а не на поддержке устаревших систем. Специалисты по анализу данных, инженеры по МО и инженеры DevOps узнают, как выйти за рамки простой разработки моделей и успешно реализовать свои проекты в области науки о данных, а менеджеры лучше поймут, как можно существенно сократить сроки, необходимые для реализации подобных проектов. Машинное обучение становится важным элементом почти во всех отраслях. В этой книге представлено четкое и понятное руководство по автоматизации развертывания, управления и повторного использования моделей машинного обучения. Шаг за шагом описывается конкретный пример проекта, на котором можно отработать основные навыки в этой сфере. Благодаря множеству примеров кода и ясным, лаконичным объяснениям вы сможете создать свой собственный конвейер машинного обучения и запустите его в кратчайшие сроки. Книга поможет ученым и инженерам, специализирующимся в области машинного обучения и искусственного интеллекта, выйти за рамки работы с единичной моделью и успешно реализовать свои проекты в области науки о данных. Также издание будет полезно менеджерам проектов в области науки о данных, разработчикам программного обеспечения и инженерам DevOps, которые хотят, чтобы их организация ускорила свои проекты, использующие технологии машинного обучения и искусственного интеллекта. Читателю понадобится знание основных концепций машинного обучения и хотя бы одного из фреймворков, используемых в машинном обучении (например, PyTorch, TensorFlow, Keras). Building Machine Learning Pipelines. Automating Model Life Cycles with TensorFlow [2021] Hannes Hapke, Catherine Nelson 💾 Скачать книгу https://t.me/physics_lib/8176 #python@physics_math #программирование@physics_math #машинное_обучение@physics_math #искусственный_интеллект@physics_math #python #tensorflow #ml #machine_learning
Эта статья была автоматически добавлена из сообщества Physics.Math.Code.Books