Vytváření modelů strojového učení a hlubokého učení na platformě Google Cloud Platform: Komplexní průvodce pro začátečníky

Recenze čtenářů

Aktuálně nejsou k dispozici žádné recenze čtenářů. Hodnocení je založeno na 10 hlasů.

Původní název:

Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform: A Comprehensive Guide for Beginners

Obsah knihy:

Systematický přístup k pochopení základů strojového učení a hlubokého učení od základů a jejich využití v praxi. Pomocí tohoto komplexního průvodce budete moci vytvářet a nasazovat modely učení pro řešení složitých případů použití a zároveň využívat výpočetní zdroje platformy Google Cloud Platform.

Autor Ekaba Bisong vám ukáže, jak se nástroje a techniky strojového učení používají k předpovídání nebo klasifikaci událostí na základě souboru interakcí mezi proměnnými známými jako rysy nebo atributy v určitém souboru dat. Naučí vás, jak hluboké učení rozšiřuje algoritmus strojového učení neuronových sítí, abyste se mohli učit složité úlohy, které jsou pro počítače obtížné, jako je rozpoznávání tváří a porozumění jazykům. A budete vědět, jak využít cloud computing k urychlení nasazení datové vědy a strojového učení.

Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform je rozdělena do osmi částí, které se věnují základům strojového učení a hlubokého učení, konceptu datové vědy a cloudových služeb, programování pro datovou vědu s využitím zásobníku Python, infrastruktuře a produktům Google Cloud Platform (GCP), pokročilé analytice na GCP a nasazení end-to-end pipelines řešení strojového učení na GCP.

Co se naučíte

⬤ Pochopíte principy a základy strojového učení a hlubokého učení, algoritmy, jak je používat, kdy je používat a jak interpretovat výsledky.

⬤ Znát koncepty programování důležité pro návrh a vývoj strojového a hlubokého učení s využitím zásobníku Python.

⬤ Sestavovat a interpretovat modely strojového a hlubokého učení.

⬤ Využívat nástroje a služby Google Cloud Platform k vývoji a nasazení rozsáhlých produktů strojového učení a deep learningu.

⬤ Znát různé aspekty a možnosti návrhu, které je třeba zvážit při modelování problému učení.

⬤ Produkcionalizovat modely strojového učení do softwarových produktů.

Pro koho je tato kniha určena

Začátečníci v oblasti datové vědy a aplikovaného strojového učení, datoví vědci všech úrovní, inženýři strojového učení, datoví inženýři/architekti Google Cloud Platform a vývojáři softwaru.