Ebook: Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow
Author: Ханнес Хапке Кэтрин Нельсон
- Genre: Компьютеры // Кибернетика: Искусственный интеллект
- Tags: Google Cloud Platform, Machine Learning, To Read, TensorFlow, Pipelines, Deployment, Directed Acyclic Graphs, TensorFlow Lite, Pipeline Orchestration, TensorFlow Extended, Apache Beam, Data Ingestion, Data Preparation, Data Validation, Data Preprocessing, Model Training, Model Analysis, Model Explainability, Model Deployment, TensorFlow Serving, Apache Airflow, Kubeflow Pipelines, Feedback Loops, Data Privacy, Differential Privacy, TensorFlow Privacy
- Year: 2021
- Publisher: ДМК Пресс
- City: М.
- Edition: 1
- Language: Русский
- pdf
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).
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).
Download the book Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow for free or read online
Continue reading on any device:
Last viewed books
Related books
{related-news}
Comments (0)