Шаблоны и практика глубокого обучения

Откройте для себя шаблоны конструирования и воспроизводимые архитектуры, которые направят ваши проекты глубокого обучения от стадии разработки к реализации.
В книге рассматриваются актуальные примеры создания приложений глубокого обучения с учетом десятилетнего опыта работы автора в этой области. Вы сэкономите часы проб и ошибок, воспользовавшись представленными здесь шаблонами и приемами. Проверенные методики, образцы исходного кода и блестящий стиль повествования позволят с увлечением освоить даже непростые навыки. По мере чтения вы получите советы по развертыванию, тестированию и техническому сопровождению ваших проектов.

Издание предназначено для инженеров машинного обучения, знакомых с Python и глубоким обучением.

Разработка и развертывание ML-моделей

Материал будет полезен инженерам, которые изучают практическую разработку моделей глубокого обучения на Python. Проверенные подходы и примеры кода помогают организовать обучение, тестирование и подготовку моделей к использованию в реальных проектах.

Отдельное внимание уделяется MLOps для глубокого обучения — процессам, связанным с развертыванием, тестированием, обновлением и техническим сопровождением ML-систем. Такой подход помогает сделать разработку моделей более стабильной и воспроизводимой.

Книга также пригодится специалистам, которые хотят освоить производственное развертывание моделей машинного обучения. Знание практических шаблонов позволяет эффективнее переносить результаты разработки в готовые приложения и поддерживать их после запуска.