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