Avis des lecteurs
Résumé:Les avis sur le livre Azure Machine Learning sont partagés. De nombreux utilisateurs apprécient sa couverture approfondie des concepts d'apprentissage machine et l'utilisation pratique d'Azure, tandis que certains le critiquent pour son caractère trop basique ou mal écrit.
Avantages:Couverture complète des services Azure Machine Learning, explications claires, exemples pratiques avec du code Python, bonne fluidité des concepts, utile pour les data scientists et les ingénieurs ML, conseils de déploiement détaillés, inclut des frameworks avancés pour la vision par ordinateur et le NLP.
Inconvénients:Certains trouvent le livre trop basique ou manquant de profondeur, langage informel, détails minimaux sur la mise en place d'environnements Azure complexes, un évaluateur l'a qualifié d'épars et contenant des informations aléatoires.
(basé sur 6 avis de lecteurs)
Titre original :
Mastering Azure Machine Learning: Perform large-scale end-to-end advanced machine learning on the cloud with Microsoft Azure ML
Contenu du livre :
Maîtriser des techniques d'experts pour construire des modèles et des pipelines d'apprentissage machine de bout en bout automatisés et hautement évolutifs dans Azure en utilisant TensorFlow, Spark et Kubernetes.
Fonctionnalités principales.
⬤ Donner du sens aux données sur le cloud en mettant en œuvre des analyses avancées.
⬤ Entraînez et optimisez efficacement les modèles d'apprentissage profond sur Spark à l'aide d'Azure Databricks.
⬤ Déployer des modèles d'apprentissage automatique pour l'évaluation par lots et en temps réel avec Azure Kubernetes Service (AKS).
Description du livre
L'augmentation du volume des données nécessite aujourd'hui des systèmes distribués, des algorithmes puissants et une infrastructure cloud évolutive pour calculer des informations, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique (ML). Ce livre vous aidera à améliorer vos connaissances en matière de construction de modèles ML à l'aide d'Azure et de pipelines ML de bout en bout sur le cloud.
Le livre commence par une vue d'ensemble d'un projet ML de bout en bout et un guide sur la façon de choisir le bon service Azure pour les différentes tâches ML. Il se concentre ensuite sur Azure ML et vous emmène à travers le processus d'expérimentation des données, de préparation des données et d'ingénierie des caractéristiques à l'aide d'Azure ML et de Python. Vous apprendrez des techniques avancées d'extraction de caractéristiques à l'aide du traitement du langage naturel (NLP), des techniques classiques de ML et les secrets d'un excellent moteur de recommandation et d'un modèle performant de vision par ordinateur utilisant des méthodes d'apprentissage profond. Vous découvrirez également comment entraîner, optimiser et régler les modèles à l'aide d'Azure AutoML et d'HyperDrive, et comment effectuer un entraînement distribué sur Azure ML. Ensuite, vous apprendrez différentes techniques de déploiement et de surveillance en utilisant Azure Kubernetes Services avec Azure ML, ainsi que les bases de MLOps--DevOps for ML pour automatiser votre processus de ML en tant que pipeline CI/CD.
A la fin de ce livre, vous maîtriserez Azure ML et serez en mesure de concevoir, construire et exploiter en toute confiance des pipelines de ML évolutifs dans Azure.
Ce que vous apprendrez
⬤ Configurer votre espace de travail Azure ML pour l'expérimentation et la visualisation des données.
⬤ Les résultats de l'ETL, de la préparation des données et de l'extraction des caractéristiques à l'aide des meilleures pratiques d'Azure.
⬤ Mettre en œuvre l'extraction de caractéristiques avancées à l'aide du NLP et de l'intégration de mots.
⬤ Entraînez des arbres d'encombrement à gradient renforcé, des moteurs de recommandation et des réseaux neuronaux profonds sur Azure ML.
⬤ Utilisez le réglage des hyperparamètres et AutoML pour optimiser vos modèles ML.
⬤ Employer la ML distribuée sur les clusters GPU en utilisant Horovod dans Azure ML.
⬤ Déployez, exploitez et gérez vos modèles de ML à l'échelle.
⬤ Automatiser votre processus de ML de bout en bout en tant que pipelines CI/CD pour les MLOps.
Pour qui ce livre est-il fait ?
Ce livre sur l'apprentissage automatique s'adresse aux professionnels des données, aux analystes de données, aux ingénieurs de données, aux scientifiques de données ou aux développeurs d'apprentissage automatique qui souhaitent maîtriser les architectures d'apprentissage automatique évolutives basées sur le cloud dans Azure. Ce livre vous aidera à utiliser les services Azure avancés pour créer des applications d'apprentissage automatique intelligentes. Une compréhension de base de Python et une connaissance pratique de l'apprentissage automatique sont obligatoires.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781789807554 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
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