51.19
Książki
Helion
Spark Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę
Jak korzystać z MLlib, TensorFlow i PyTorch
Wydawnictwo:
Helion
Oprawa: Miękka
51,19 zł
Cena rekomendowana: 74,90 zł
Cena okładkowa/rekomendowana przez wydawcę/producenta.
Wysyłka: poniedziałek 10.02.2025
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!
Andy Petrella, autor książki Fundamentals of Data Observability
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
Producent:
Helion SA
Kościuszki 1c
44-100 Gliwice (Polska)
tel: (32) 230-98-63
email: [email protected]
Szczegóły
Tytuł
Spark Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę
Podtytuł
Jak korzystać z MLlib, TensorFlow i PyTorch
Autor
Wydawnictwo
Rok wydania
2024
Oprawa
Miękka
Ilość stron
264
Format
16.5x23.5cm
Języki
polski
ISBN
9788328912342
Tłumacze
Radosław Meryk
Tytuł oryginału
Scaling Machine Learning with Spark: Distributed ML with MLlib, TensorFlow, and PyTorch
Rodzaj
Książka
EAN
9788328912342
Data premiery
2024-08-08
Dodałeś produkt do koszyka
Spark Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę
51,19 zł
Rabaty do 45% non stop
Ponad 200 tys. produktów
Bezpieczne zakupy
Recenzje