Comet for Data Science: Növelje képességét az adattudományi projekt életciklusának kezelésére és optimalizálására.

Olvasói vélemények

A könyv átfogó útmutatót nyújt a Comet használatához a gépi tanulási projektek kezeléséhez, világos magyarázatokkal, gyakorlati felhasználási esetekkel és részletes példákkal. A kritikusok nagyra értékelik a hozzáférhetőséget és a strukturált megközelítést, ami a kezdők és a tapasztalt szakemberek számára egyaránt alkalmassá teszi a könyvet. Néhány recenzens azonban azt az igényt fejezi ki, hogy a gépi tanulás életciklusának bizonyos aspektusaira, különösen a tesztelésre és az értékelésre nagyobb hangsúlyt fektessenek.

Jól strukturált és részletes, könnyen érthető, kiterjedt kódpéldákat és adatkészleteket, gyakorlati felhasználási eseteket kínál, nagyszerű az együttműködéshez és a reprodukálhatósághoz az ML-projektekben, és mind kezdők, mind tapasztalt felhasználók számára alkalmas.

Egyes olvasók a gépi tanulási termékfejlesztés tesztelési és kiértékelési (T&E) fázisainak nagyobb lefedettségére vágynak.

(7 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Comet for Data Science: Enhance your ability to manage and optimize the life cycle of your data science project

Könyv tartalma:

Szerezze meg az adattudományi projektek kezeléséhez szükséges kulcsfontosságú ismereteket és készségeket a Comet használatával

Főbb jellemzők:

⬤ Találja meg az adattudományi projektek létrehozásához, felügyeletéhez és optimalizálásához szükséges technikákat.

⬤ Lépjen át a prototípusoktól a gyártásig a Comet és a DevOps eszközök használatával.

⬤ Kezdje meg a Comet kísérletezési platformot.

Könyv leírása:

Ez a könyv olyan koncepciókat és gyakorlati felhasználási eseteket kínál, amelyek segítségével gyorsan felépíthetők, nyomon követhetők és optimalizálhatók az adattudományi projektek. A Comet segítségével megtanulhatja, hogyan kezelheti az adattudományi folyamat szinte minden lépését az adatgyűjtéstől a gépi tanulási modell létrehozásán, telepítésén és monitorozásán át.

A könyv a Comet jellemzőinek ismertetésével kezdődik, valamint a feltáró adatelemzéssel és a Comet modellértékeléssel. Látni fogja, hogy a Comet hogyan adja meg a szabadságot, hogy többféle programozási nyelv közül választhat, attól függően, hogy melyik felel meg leginkább az igényeinek. Ezután a munkaterületekre, projektekre, kísérletekre és modellekre fog összpontosítani. Azt is megtanulja majd, hogyan építhet narratívát az adataiból a Comet által biztosított funkciók segítségével. Később áttekinti a DevOps alapkoncepcióit, és azt, hogyan lehet a GitLab DevOps platformját a Comet-tel bővíteni, tovább javítva ezzel az adattudományi projektek telepítésének képességét. Végül a Comet különböző felhasználási eseteivel fog foglalkozni a gépi tanulás, az NLP, a mélytanulás és az idősorelemzés terén, gyakorlati tapasztalatot szerezve a legérdekesebb és legértékesebb adattudományi technikák közül néhányról.

A könyv végére képes lesz arra, hogy magabiztosan építsen adattudományi csővezetékeket testre szabott specifikációk szerint, és a Comet segítségével kezelje azokat.

Mit fog tanulni:

⬤ Készüljön fel a projektjére a megfelelő adatokkal.

⬤ Tudja meg a különböző gépi tanulási algoritmusok céljait.

⬤ Kezdje meg a Comet használatát a pipeline-ok kezelésére és felügyeletére.

⬤ Tudja meg, hogyan működik a Comet, és hogyan hozhatja ki belőle a legtöbbet.

⬤ Nézze meg, hogyan használhatja a Comet-et gépi tanuláshoz.

⬤ Tudja meg, hogyan integrálhatja a Cometet a GitLabba.

⬤ Munkálkodjon a Comettel NLP, mélytanulás és idősorelemzés céljából.

Kinek szól ez a könyv:

Ez a könyv mindenkinek szól, aki rendelkezik programozási tapasztalattal, és szeretné megtanulni, hogyan lehet a Comet és más DevOps platformok segítségével egy teljes adattudományi életciklust kezelni és optimalizálni. Bár az alapvető adattudományi és programozási fogalmak ismerete szükséges, a Comet és a DevOps előzetes ismerete nem szükséges.