За последние несколько лет были разработаны новые инструменты автоматизации, которые решают задачи конвейеров машинного обучения, такие как TensorFlow Extended (TFX) и Kubeflow. Все больше и больше организаций начинают использовать эти инструменты для создания конвейеров машинного обучения, которые автоматизируют большую часть (или все) этапов построения и обучения моделей машинного обучения. В этой книге Ханнес и Кэтрин дают четкое и понятное руководство по автоматизации конвейеров машинного обучения. Как твердому стороннику практического подхода, особенно для такой технической темы, мне особенно понравилось то, как эта книга шаг за шагом проведет вас через конкретный пример проекта от начала до конца.
Благодаря множеству примеров кода и ясным, лаконичным объяснениям вы сможете создать свой собственный конвейер машинного обучения и запустить его в кратчайшие сроки, а также все концептуальные инструменты, необходимые для адаптации этих конвейеров машинного обучения к вашим собственным вариантам использования. Я настоятельно рекомендую вам взять свой ноутбук и попробовать что-то во время чтения: так вы научитесь намного быстрее.
Для кого предназначена эта книга: Основная аудитория этой книги – ученые, специализирующиеся в области машинного обучения и искусственного интеллекта и инженеры по машинному обучению, которые хотят выйти за рамки обучения единичной модели машинного обучения и успешно реализовать свои проекты в области науки о данных. Вы должны быть знакомы с основными концепциями машинного обучения и хотя бы с одним из фреймворков, используемых в машинном обучении (например, PyTorch, TensorFlow, Keras). Примеры в этой книге основаны на TensorFlow и Keras, но основные концепции могут быть применены к любой среде. Также эта книга может быть полезна менеджерам проектов в области науки о данных, разработчикам программного обеспечения или инженерам DevOps, которые хотят, чтобы их организация ускорила свои проекты, использующие технологии машинного обучения и искусственного интеллекта.
Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет — История машинного обучения, от теоретических исследований 50-х годов до наших дней, в изложении ведущего мирового специалиста по изучению нейросетей и искусственного интеллекта Терренса Сейновски.
Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, однако эта область не является прерогативой больших компаний с мощными аналитическими командами. Даже если вы еще новичок в использовании Python, эта книга познакомит вас с практическими способами построения систем машинного обучения. При всем многообра ...
Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете возвращаться в ходе построения систем машинного обучения.
Благодаря серии недавних достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на основе данных. В настоящем практическом руководстве показано ...
Данный материал НЕ НАРУШАЕТ авторские права никаких физических или юридических лиц. Если это не так - свяжитесь с администрацией сайта. Материал будет немедленно удален. Электронная версия этой публикации предоставляется только в ознакомительных целях. Для дальнейшего её использования Вам необходимо будет приобрести бумажный (электронный, аудио) вариант у правообладателей.
Название: 
Распечатать
