Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę

Opis książki:

Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę. Jak korzystać z MLlib, Tensor Flow i Py Torch 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, Py Torch i Tensor Flow, 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 Py Spark. 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 Tensor Flow 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

Książka "Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę" - Adi Polak - oprawa miękka - Wydawnictwo Helion. Książka posiada 264 stron i została wydana w 2024 r. Cena 52.06 zł. Zapraszamy na zakupy!