
Machine learning in practice – from PyTorch model to Kubeflow in the cloud for BigData
Жанр:
Программирование
В этой уникальной книге главный архитектор Департамента архитектуры и управления технической архитектурой (Cloud Native Competence Center и Корпоративный университет архитекторов) Сбербанка делится своими знаниями и опытом с читателями в области машинного обучения. В своей работе в Школе архитекторов автор * проводит читателя через процесс создания, обучения и развития нейронной сети, подробно иллюстрируя с примерами * расширяет горизонты, показывая, как это может происходить в BigData с точки зрения архитектора * представляет реальные модели использования в среде продукта.
Кроме того, автор предлагает свои собственные практические рекомендации и наблюдения, полученные в результате применения этих методов в реальной бизнес-среде Сбербанка. Он подробно объясняет, как применять технологии машинного обучения в финансовой сфере и как они могут изменить процессы и принятие решений в банковском секторе.
Книга написана доступным языком и содержит множество иллюстраций, диаграмм и таблиц, чтобы помочь читателям лучше понять и применить концепции, представленные автором. В ней рассматриваются различные методы машинного обучения, включая нейронные сети, глубокое обучение, ансамблирование и многое другое.
Не упустите возможность узнать о современных тенденциях и лучших практиках в области машинного обучения от ведущего специалиста в этой области. Эта книга станет незаменимым руководством для архитекторов, разработчиков и всех, кто интересуется применением машинного обучения в своей работе.
Кроме того, автор предлагает свои собственные практические рекомендации и наблюдения, полученные в результате применения этих методов в реальной бизнес-среде Сбербанка. Он подробно объясняет, как применять технологии машинного обучения в финансовой сфере и как они могут изменить процессы и принятие решений в банковском секторе.
Книга написана доступным языком и содержит множество иллюстраций, диаграмм и таблиц, чтобы помочь читателям лучше понять и применить концепции, представленные автором. В ней рассматриваются различные методы машинного обучения, включая нейронные сети, глубокое обучение, ансамблирование и многое другое.
Не упустите возможность узнать о современных тенденциях и лучших практиках в области машинного обучения от ведущего специалиста в этой области. Эта книга станет незаменимым руководством для архитекторов, разработчиков и всех, кто интересуется применением машинного обучения в своей работе.
Читать бесплатно онлайн Machine learning in practice – from PyTorch model to Kubeflow in the cloud for BigData - Eugeny Shtoltc
Вам может понравиться:
- From programmer to architects. Practical way - Eugeny Shtoltc
- IT Cloud - Eugeny Shtoltc
- Notes of an IT Architect - Eugeny Shtoltc
- Справочник программиста в стихах. От проектирования до внедрения - Константин Рочев
- PR в геймдеве: создаём инфоповоды, которые взрывают рынок - Артем Демиденко
- Дежавю - Сергей Новиков
- Life Coder - Гадель Загрутдинов
- Табличный ПЛК.Табличное программирование контроллеров - Владимир Стретенцев
- Карьера в IT. Как найти работу, прокачать навыки и стать крутым разработчиком - Джон Сонмез
- Девяносто три. Сборник рассказов - Сергей Баев
- Сказочные истории в песочных и разноцветных картинках - Татьяна Огородникова
- Новый год с демоном - Екатерина Евтеева
- Жуки не плачут - Юлия Яковлева