Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 10 olvasói szavazat alapján történt.
Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform: A Comprehensive Guide for Beginners
A gépi tanulás és a mélytanulás alapjainak szisztematikus megközelítése az alapoktól kezdve, valamint a gyakorlati alkalmazásuk megértése. Ezt az átfogó útmutatót a tanulási modellek építéséhez és telepítéséhez használhatja, hogy komplex felhasználási eseteket oldhasson meg, miközben kihasználja a Google Cloud Platform számítási erőforrásait.
A szerző, Ekaba Bisong bemutatja, hogyan használják a gépi tanulás eszközeit és technikáit az események előrejelzésére vagy osztályozására egy adott adathalmazban lévő változók közötti, jellemzőknek vagy attribútumoknak nevezett kölcsönhatások alapján. Megtanítja, hogyan bővíti a mélytanulás a neurális hálózatok gépi tanulási algoritmusát a számítógépek számára nehezen elvégezhető összetett feladatok megtanulására, például az arcok felismerésére és a nyelvek megértésére. És tudni fogja, hogyan használhatja ki a felhőalapú számítástechnikát az adattudomány és a gépi tanulás telepítésének felgyorsítására.
Gépi tanulás és mélytanulási modellek építése a Google Cloud Platformon nyolc részre oszlik, amelyek a gépi tanulás és a mélytanulás alapjait, az adattudomány és a felhőszolgáltatások fogalmát, az adattudományi programozást a Python stack használatával, a Google Cloud Platform (GCP) infrastruktúráját és termékeit, a fejlett analitikát a GCP-n, valamint a végponttól végpontig tartó gépi tanulási megoldási csővezetékek telepítését a GCP-n tárgyalják.
Mit fogsz tanulni
⬤ A gépi tanulás és a mélytanulás elveinek és alapjainak, az algoritmusoknak, az algoritmusok használatának módjának, a használatuk időpontjának és az eredmények értelmezésének megértése.
⬤ Tudja a Python stack használatával a gépi és mélytanulási tervezés és fejlesztés szempontjából releváns programozási fogalmakat.
⬤ Építsen és értelmezzen gépi és mélytanulási modelleket.
⬤ Használja a Google Cloud Platform eszközeit és szolgáltatásait nagyméretű gépi tanulás és mélytanulás termékek fejlesztéséhez és telepítéséhez.
⬤ Tudatában legyen a különböző aspektusoknak és tervezési döntéseknek, amelyeket egy tanulási probléma modellezésekor figyelembe kell venni.
⬤ Gépi tanulási modellek szoftvertermékké történő produktivizálása.
Kinek szól ez a könyv
Az adattudomány és az alkalmazott gépi tanulás gyakorlatának kezdői, adattudósok minden szinten, gépi tanulási mérnökök, Google Cloud Platform adatmérnökök/architektek és szoftverfejlesztők.