Uczenie maszynowe

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

Szczegóły

Kategoria: Uczenie maszynowe

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

Adi Polak jest doświadczoną inżynierką, wiceprezeską do spraw programistów w firmie Treeverse, członkinią wielu grup eksperckich. Bierze udział w organizowaniu takich konferencji jak Data + AI Summit by Databricks, Current by Confluent i Scale by the Bay. Doświadczenie w uczeniu maszynowym zdobywała, prowadząc badania dla wielu firm z listy Fortune 500.

Kup teraz

Pobierz darmowy fragmentRozmiar: 2,5 MB