Hannes Hapke, Catherine Nelson / Ханнес Хапке, Кэтрин Нельсон - Building Machine Learning Pipelines. Automating Model Life Cycles with TensorFlow / Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow [

Reply to topic
DL-List and Torrent activity
Size:  18 MB   |    Registered:  12 days   |    Completed:  0 times
Seeders:  409  [  0 KB/s  ]   Leechers:  36  [  0 KB/s  ]   Show peers in full details
 
   
 
 
Author Message

Программист ®

Gender:

Longevity: 7 years 5 months

Posts: 9596

Post 22-Jul-2021 02:35

[Quote]

Building Machine Learning Pipelines. Automating Model Life Cycles with TensorFlow / Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow
Год издания: 2021
Автор: Hannes Hapke, Catherine Nelson / Ханнес Хапке, Кэтрин Нельсон
Переводчик: Желнова Н.Б.
Издательство: ДМК Пресс
ISBN: 978-5-97060-886-9
Язык: Русский
Формат: PDF
Качество: Издательский макет или текст (eBook)
Интерактивное оглавление: Да
Количество страниц: 346
Описание:
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).
Исходный код доступен по адресу https://github.com/Building-ML-Pipelines/building-machine-learning-pipelines
Errata (список ошибок/опечаток) - https://www.oreilly.com/catalog/errata.csp?isbn=0636920260912

Примеры страниц

Мои остальные раздачи -
[only-soft.org].t144566.torrent
Torrent: Registered   [ 2021-07-22 02:35 ]

6 KB

Status: checked
Completed: 0 times
Size: 18 MB
Rate: 
(Vote: 0)
Have thanked: 0  Thanks
Hannes Hapke, Catherine Nelson / Ханнес Хапке, Кэтрин Нельсон - Building Machine Learning Pipelines. Automating Model Life Cycles with TensorFlow / Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow [ скачать торрент бесплатно и без регистрации
[Profile] [PM]
Display posts from previous:    
Reply to topic

The time now is: Today 21:27

All times are GMT + 4 Hours



You cannot post new topics in this forum
You cannot reply to topics in this forum
You cannot edit your posts in this forum
You cannot delete your posts in this forum
You cannot vote in polls in this forum
You cannot attach files in this forum
You can download files in this forum