ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

    Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę. Jak korzystać z MLib, TensorFlow i PyTorch

    (ebook) (audiobook) (audiobook)
    Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę. Jak korzystać z MLib, TensorFlow i PyTorch Adi Polak - okładka ebooka

    Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę. Jak korzystać z MLib, TensorFlow i PyTorch Adi Polak - okładka ebooka

    Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę. Jak korzystać z MLib, TensorFlow i PyTorch Adi Polak - okładka audiobooka MP3

    Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę. Jak korzystać z MLib, TensorFlow i PyTorch Adi Polak - okładka audiobooks CD

    Wydawnictwo:
    Helion
    Ocena:
    Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
    Stron:
    266
    Druk:
    oprawa miękka
    Wyłącznie

    Jeśli chcesz dostosować swoją pracę do większych zbiorów danych i bardziej złożonych kodów, potrzebna Ci jest znajomość technik rozproszonego uczenia maszynowego. W tym celu warto poznać frameworki Apache Spark, PyTorch i TensorFlow, a także bibliotekę MLlib. Biegłość w posługiwaniu się tymi narzędziami przyda Ci się w całym cyklu życia oprogramowania ― nie tylko ułatwi współpracę, ale również tworzenie powtarzalnego kodu.

    Dzięki tej książce nauczysz się holistycznego podejścia, które zdecydowanie usprawni współpracę między zespołami. Najpierw zapoznasz się z podstawowymi informacjami o przepływach pracy związanych z uczeniem maszynowym przy użyciu Apache Spark i pakietu PySpark. Nauczysz się też zarządzać cyklem życia eksperymentów dla potrzeb uczenia maszynowego za pomocą biblioteki MLflow. Z kolejnych rozdziałów dowiesz się, jak od strony technicznej wygląda korzystanie z platformy uczenia maszynowego. W książce znajdziesz również opis wzorców wdrażania, wnioskowania i monitorowania modeli w środowisku produkcyjnym.

    Najciekawsze zagadnienia:

    • cykl życia uczenia maszynowego i MLflow
    • inżynieria cech i przetwarzanie wstępne za pomocą Sparka
    • szkolenie modelu i budowa potoku
    • budowa systemu danych z wykorzystaniem uczenia głębokiego
    • praca TensorFlow w trybie rozproszonym
    • skalowanie systemu i tworzenie jego wewnętrznej architektury

    Właśnie takiej książki społeczność Sparka wyczekuje od dekady!

    Andy Petrella, autor książki Fundamentals of Data Observability

    Wybrane bestsellery

    O autorze ebooka

    Adi Polak jest doświadczoną inżynierką, wiceprezeską do spraw programistów w firmie Treeverse, członkinią wielu grup eksperckich. Bierze udział w organizowaniu takich konferencji jak Data + AI Summit by Databricks, Current by Confluent i Scale by the Bay. Doświadczenie w uczeniu maszynowym zdobywała, prowadząc badania dla wielu firm z listy Fortune 500.

    Helion - inne książki

    Zamknij

    Wybierz metodę płatności

    Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint