Описание
Машинное обучение становится важным элементом почти во всех отраслях. В этой книге представлено четкое и понятное руководство по автоматизации развертывания, управления и повторного использования моделей машинного обучения. Шаг за шагом описывается конкретный пример проекта, на котором можно отработать основные навыки в этой сфере. Благодаря множеству примеров кода и ясным, лаконичным объяснениям вы сможете создать свой собственный конвейер машинного обучения и запустите его в кратчайшие сроки.
Книга поможет ученым и инженерам, специализирующимся в области машинного обучения и искусственного интеллекта, выйти за рамки работы с единичной моделью и успешно реализовать свои проекты в области науки о данных. Также издание будет полезно менеджерам проектов в области науки о данных, разработчикам программного обеспечения и инженерам DevOps, которые хотят, чтобы их организация ускорила свои проекты, использующие технологии машинного обучения и искусственного интеллекта.
Читателю понадобится знание основных концепций машинного обучения и хотя бы одного из фреймворков, используемых в машинном обучении (например, PyTorch, TensorFlow, Keras).
Характеристики
Автор(ы) | Ханнес Хапке, Кэтрин Нельсон |
Переводчик | Н. Б. Желнова |
Издательство | ДМК Пресс |
Год выпуска | 2021 |
ISBN | 978-5-97060-886-9 |
Кол-во страниц | 346 |
Формат страниц | 70x100/16 (170x240 мм) |
Язык | Русский |
Переплёт | Твердый |
Доп. сведения | Офсетная бумага |
Иллюстрации | цветные |
Тираж | 200 экз. |
Вес | 675 г |