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

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

• Autor: Adi Polak
• Wydawnictwo Helion
• Oprawa: Miękka
• Rok wydania: 2024
• Ilość stron: 264
• Stan: nowy, pełnowartościowy produkt
• Model: 9788328912342
• Język: polski
• Podtytuł: Jak korzystać z MLlib, TensorFlow i PyTorch
• Oryginalny tytuł: Scaling Machine Learning with Spark: Distributed ML with MLlib, TensorFlow, and PyTorch
• Tłumacz: Radosław Meryk
• ISBN: 9788328912342
• EAN: 9788328912342
• Wymiary: 16.5x23.5x1.6 cm