Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę. Jak korzystać z MLlib, TensorFlow i PyTorch.
Cena regularna:
towar niedostępny
dodaj do przechowalni
Opis
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!
Szczegóły
| ISBN | 9788328912342 |
| Autor | Polak Adi |
| Oprawa | miękka |
| Rok wydania | 2024 |
| Format | B5 |
| Stron | 264 |
Bezpieczeństwo
Koszty dostawy
Cena nie zawiera ewentualnych kosztów płatności
Opinie o produkcie (0)
Newsletter