359887
Book
In basket
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
Availability:
There are copies available to loan: sygn. 78729 (1 egz.)
Notes:
Tytuł oryginału: Scaling machine learning with Spark : distributed ML with MLlib, TensorFlow, and PyTorch, 2023
General note
Na stronie tytułowej błędny podtytuł, prawidłowy na okładce: jak korzystać z MLlib, TensorFlow i PyTorch.
Na stronie tytułowej i okładce także nazwa wydawcy oryginału: O'Reilly.
W książce także ISBN oryginału.
Bibliography, etc. note
Indeks.
Reviews:
The item has been added to the basket. If you don't know what the basket is for, click here for details.
Do not show it again