Проектирование систем машинного обучения::Журнал СА
www.samag.ru
     
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
Журнал "Системный администратор"
Журнал «БИТ»
Подписка
Архив номеров
Где купить
Наука и технологии
Авторам
Рекламодателям
Контакты
   

  Опросы
  Статьи

День сисадмина  

Учите матчасть! Или как стать системным администратором

Лето – время не только отпусков, но и хорошая возможность определиться с профессией

 Читать далее...

День сисадмина  

Живой айтишник – это всегда движение. Остановка смерти подобна

Наши авторы рассказывают о своем опыте и дают советы начинающим системным администраторам.

 Читать далее...

Виртуализация  

Рынок решений для виртуализации

По данным «Обзора российского рынка инфраструктурного ПО и перспектив его развития», сделанного

 Читать далее...

Книжная полка  

Как стать креативным и востребованным

Издательский дом «Питер» предлагает новинки компьютерной литературы, а также книги по бизнесу

 Читать далее...

Книжная полка  

От создания сайтов до разработки и реализации API

В издательстве «БХВ» недавно вышли книги, которые будут интересны системным администраторам, создателям

 Читать далее...

Разбор полетов  

Ошибок опыт трудный

Как часто мы легко повторяем, что не надо бояться совершать ошибки, мол,

 Читать далее...

Принципы проектирования  

Dependency Inversion Principle. Принцип инверсии зависимостей в разработке

Мы подошли к последнему принципу проектирования приложений из серии SOLID – Dependency

 Читать далее...

Рынок труда  

Вакансия: Администратор 1С

Администратор 1С – это специалист, который необходим любой организации, где установлены программы

 Читать далее...

Книжная полка  

Книги для профессионалов, студентов и пользователей

Книги издательства «БХВ» вышли книги для тех, кто хочет овладеть самыми востребованными

 Читать далее...

Принципы проектирования  

Interface Segregation Principle. Принцип разделения интерфейсов в проектировании приложений

Эта статья из серии «SOLID» посвящена четвертому принципу проектирования приложений – Interface

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
19.03.2018г.
Просмотров: 10799
Комментарии: 0
Потоковая обработка данных

 Читать далее...

19.03.2018г.
Просмотров: 9044
Комментарии: 0
Релевантный поиск с использованием Elasticsearch и Solr

 Читать далее...

19.03.2018г.
Просмотров: 9093
Комментарии: 0
Конкурентное программирование на SCALA

 Читать далее...

19.03.2018г.
Просмотров: 5736
Комментарии: 0
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 6433
Комментарии: 0
Особенности киберпреступлений в России: инструменты нападения и защита информации

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 3737
Комментарии: 0
Глубокое обучение с точки зрения практика

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 2733
Комментарии: 0
Изучаем pandas

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 3531
Комментарии: 0
Программирование на языке Rust (Цветное издание)

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 3521
Комментарии: 0
Глубокое обучение

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 6018
Комментарии: 0
Анализ социальных медиа на Python

 Читать далее...

Друзья сайта  

 Проектирование систем машинного обучения

Архив номеров / 2023 / Выпуск №07-08 (248-249) / Проектирование систем машинного обучения

Рубрика: Карьера/Образование /  «СА» рекомендует

 

Проектирование систем машинного обучения

Издательство БХВ выпустило книгу «Проектирование систем машинного обучения». Ее автор Чип Хьюен – основательница компании Claypot AI. Занималась разработкой систем машинного обучения в компаниях NVIDIA, Snorkel AI, Netflix, Primer, преподаёт в Стэнфордском университете курс по проектированию систем машинного обучения. Книга, отрывок из которой мы публикуем с любезного разрешения издательства «БХВ», не является введением в ML. В ней главное – практические аспекты машинного обучения.  

 

ГЛАВА 1. Обзор ML-систем


В ноябре 2016 года Google объявила о включении своей многоязычной системы нейронного машинного перевода в Google Translate, что стало одной из первых историй успеха глубоких искусственных нейронных сетей в массовом использовании. По данным Google, благодаря введению нейросети за одно обновление качество перевода улучшилось больше, чем за последние 10 лет, вместе взятых.

Успех глубокого обучения возродил интерес к машинному обучению (ML) в целом. С тех пор все больше и больше компаний обращаются к ML для решения своих самых сложных проблем. Всего за пять лет системы машинного обучения нашли свое применение практически во всех аспектах нашей жизни: как мы получаем доступ к информации, общаемся, работаем и находим любовь. Распространение ML было настолько стремительным, что уже трудно представить жизнь без него. Тем не менее существует еще множество других вариантов использования ML, ожидающих освоения в сферах здравоохранения, транспорта, сельского хозяйства и даже в деле познания Вселенной.

<...>

Ключевые слова: Сложные ML-системы, AlexNet, BERT, GPT, ИИ, большие данные, итеративный процесс разработки


Полную версию статьи читайте в журнале
Подпишитесь на журнал
Купите в Интернет-магазине

Комментарии отсутствуют

Добавить комментарий

Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-41
Fax: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru