Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę. Jak korzystać z MLlib, TensorFlow i PyTorch

Jeśli chcesz dostosować swoją pracę do większych zbior&oacute,w danych i bardziej złożonych kod&oacute,w, 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 wsp&oacute,łpracę, ale r&oacute,wnież tworzenie powtarzalnego kodu.

Dzięki tej książce nauczysz się holistycznego podejścia, kt&oacute,re zdecydowanie usprawni wsp&oacute,łpracę 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 eksperyment&oacute,w dla potrzeb uczenia maszynowego za pomocą biblioteki MLflow. Z kolejnych rozdział&oacute,w dowiesz się, jak od strony technicznej wygląda korzystanie z platformy uczenia maszynowego. W książce znajdziesz r&oacute,wnież opis wzorc&oacute,w 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