-
Strefa klienta
-
Koszyk ( 0 )
- Rolnictwo
- Warzywnictwo
- Sadownictwo
- Programy Ochrony Roślin
- Zeszyty uprawowe
- Ogrodnictwo
- Prawo rolne i agrobiznes
- Podręczniki Nauki Rolnicze
- Przemysł/Przetwórstwo
- Architektura krajobrazu
- Weterynaria
- Konie
- Pszczelarstwo
- Rośliny i zwierzęta
- Dla dzieci Przyrodnicze
- Leśnictwo
- Myślistwo. Rybołówstwo
- Albumy
- Biografia
- Biznes, ekonomia, marketing
- Historia
- Języki obce
- Kartografia i przewodniki
- Książki dla młodzieży
- Kuchnia, diety
- Literatura
- Logopedia, pedagogika, dydaktyka
- Nauka i technika
- Nauki humanistyczne
-
Podręczniki szkolne
- Poradniki
- Słowniki i encyklopedia
- Sztuka
- Kategorie
-
Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę. Jak korzystać z MLlib, TensorFlow i PyTorch


Symbol:
60.37
Wysyłka w ciągu | 2-5 dni roboczych | ||||||
Cena przesyłki |
12
|
||||||
Dostępność |
|
Kod kreskowy | |
ISBN | 978-83-289-1234-2 |
EAN | 9788328912342 |
- Opis
- Parametry
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.
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.
Autor:
Adi Polak
Oprawa:
miękka
Rok wydania:
2024
Format:
16,5x23,5
Data wydania:
2024-08-01
Status:
Nowość
Wydawca:
Helion
Stron:
264
Wydanie:
1
- Produkty podobne
- Ostatnio oglądane produkty
- Inni Klienci kupili również
- Polecamy
- Nowości
- Bestsellery
- Wyprzedaże
111.00
-28%
80.00
80.00
44.00
41.85
49.00
-18%
40.18
40.18
179.00
-10%
161.10
161.10
39.00
-8%
35.69
35.69
119.99
-26%
89.04
89.04
55.00
-15%
46.75
46.75
55.00
-15%
46.75
46.75
44.00
-52%
21.00
21.00
50.00
-50%
25.00
25.00
50.00
-22%
39.00
39.00
20.00
-50%
10.00
10.00
50.00
-50%
25.00
25.00
50.00
-20%
40.00
40.00
50.00
-20%
40.00
40.00
29.00
-25%
21.80
21.80