Библиотека knigago >> Компьютеры: Разработка ПО >> Искусственный интеллект >> Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow


СЛУЧАЙНЫЙ КОММЕНТАРИЙ

# 829, книга: Голубая луна
автор: Лорел Кей Гамильтон

Городское фэнтези Анита Блейк, наполовину вампир, наполовину человек, является охотником на нечисть и консультирует полицию по делам, связанным с паранормальными явлениями. В "Голубой луне" Аниту нанимают для расследования жестокого убийства. Подозреваемым становится оборотень Ричард Зейн, с которым Анита ранее имела романтические отношения. По мере того, как Анита углубляется в дело, она понимает, что столкнулась с древним и зловещим злом, угрожающим всему городу. "Голубая...

Ханнес Хапке , Кэтрин Нельсон - Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow

Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow
Книга - Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow.  Ханнес Хапке , Кэтрин Нельсон  - прочитать полностью в библиотеке КнигаГо
Название:
Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow
Ханнес Хапке , Кэтрин Нельсон

Жанр:

Искусственный интеллект, Программирование: прочее

Изадано в серии:

Бестселлеры o’reilly

Издательство:

ДМК Пресс

Год издания:

ISBN:

978-5-97060-886-9

Отзывы:

Комментировать

Рейтинг:

Поделись книгой с друзьями!

Помощь сайту: донат на оплату сервера

Краткое содержание книги "Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow"

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).

Читаем онлайн "Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow". [Страница - 151]

открытку или письмо по почтовому адресу:
115487, г. Москва, 2-й Нагатинский пр-д, д. 6А.
При оформлении заказа следует указать адрес (полностью),
по которому должны быть высланы книги;
фамилию, имя и отчество получателя.
Желательно также указать свой телефон и электронный адрес.
Эти книги вы можете заказать и в интернет-магазине: www.a-planeta.ru.
Оптовые закупки: тел. (499) 782-38-89.
Электронный адрес: books@alians-kniga.ru.

Ханнес Хапке
Кэтрин Нельсон
Разработка конвейеров машинного обучения
Автоматизация жизненных циклов модели
с помощью TensorFlow
Главный редактор

Мовчан Д. А.

dmkpress@gmail.com

Зам. главного редактора
Перевод
Корректор
Верстка
Дизайн обложки

Сенченкова Е. А.
Желнова Н. Б .
Синяева Г. И.
Луценко С. В.
Мовчан А. Г.

Формат 70×100 1/16.
Гарнитура «PT Serif». Печать цифровая.
Усл. печ. л. 28,11. Тираж 200 экз.
Веб-сайт издательства: www.dmkpress.com

--">

Оставить комментарий:


Ваш e-mail является приватным и не будет опубликован в комментарии.

Книги схожие с «Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow» по жанру, серии, автору или названию: