الگوهای عملی برای مقیاس‌بندی یادگیری ماشین: از لپ‌تاپ به خوشه‌های توزیع‌شده
آیا می‌خواهید سیستم‌های یادگیری ماشین را از لپ‌تاپ خود به خوشه‌های توزیع‌شده مقیاس‌پذیر گسترش دهید؟ کتاب Distributed Machine Learning Patterns، نوشته یوان تنگ، رهبر پروژه‌های Argo و Kubeflow، یک راهنمای عملی و جامع است که بهترین تکنیک‌ها و نکات داخلی را برای مقیاس‌بندی سیستم‌های یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. این کتاب با خرید نسخه چاپی، شامل کتاب الکترونیکی رایگان در فرمت‌های PDF، Kindle و ePub از انتشارات Manning است.
این کتاب به شما کمک می‌کند تا با استفاده از الگوهای سیستم‌های توزیع‌شده، پروژه‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد بسازید. شما با پایپ‌لاین‌های ML، از دریافت داده تا آموزش توزیع‌شده و ارائه مدل، آشنا خواهید شد و یاد می‌گیرید چگونه وظایف را با Kubernetes، TensorFlow، Kubeflow و Argo Workflows خودکار کنید. این کتاب با مثال‌های عملی مبتنی بر این فناوری‌ها و یک پروژه کامل برای پیاده‌سازی آموزش و استنتاج مدل با مقیاس‌بندی خودکار در Kubernetes، شما را برای مدیریت بارهای کاری یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ آماده می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی کتاب:
استفاده از الگوهای سیستم‌های توزیع‌شده برای پروژه‌های یادگیری ماشین
ساخت پایپ‌لاین‌های ML با دریافت داده، آموزش توزیع‌شده و ارائه مدل
خودکارسازی وظایف با Kubernetes، TensorFlow، Kubeflow و Argo Workflows
مدیریت مبادلات بین الگوها و رویکردهای مختلف
نظارت و مدیریت بارهای کاری یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
چرا این کتاب را انتخاب کنید؟
کتاب Distributed Machine Learning Patterns یک منبع بی‌نظیر برای تحلیلگران داده، مهندسان یادگیری ماشین و مهندسان DevOps است که می‌خواهند سیستم‌های یادگیری ماشین را در مقیاس بزرگ مستقر کنند. این کتاب با رویکردی عملی و پروژه‌محور، الگوهای ثابت‌شده سیستم‌های توزیع‌شده و الگوهای جدید خاص یادگیری ماشین را معرفی می‌کند. برخلاف کتاب‌های نظری، این کتاب با مثال‌های واقعی در TensorFlow، Kubernetes، Kubeflow و Argo Workflows، شما را برای ساخت و مدیریت پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین ابری بومی آماده می‌کند.
مزایای کلیدی این کتاب:
تمرکز عملی: مثال‌های واقعی و پروژه کامل در Kubernetes
پوشش جامع: از دریافت داده تا ارائه مدل و مدیریت عملیات
ابزارهای مدرن: استفاده از Kubeflow، Argo Workflows و TensorFlow
دسترسی به eBook رایگان: در فرمت‌های PDF، Kindle و ePub
مناسب برای حرفه‌ای‌ها: ایده‌آل برای افرادی با دانش پایه در یادگیری ماشین و Docker
این کتاب با آموزش موضوعاتی مانند آموزش توزیع‌شده، مدیریت خرابی‌ها و ارائه مدل پویا، شما را برای مقیاس‌بندی سیستم‌های یادگیری ماشین آماده می‌کند. اگر می‌خواهید یادگیری ماشین توزیع‌شده را مسلط شوید، این کتاب بهترین انتخاب برای شماست.
ویژگی‌های برجسته کتاب
الگوهای دریافت داده
این کتاب الگوهای دریافت داده را برای آماده‌سازی داده‌های بزرگ آموزش می‌دهد.
الگوهای آموزش توزیع‌شده
این کتاب تکنیک‌های آموزش توزیع‌شده را برای مدیریت مجموعه‌های داده عظیم پوشش می‌دهد.
الگوهای ارائه مدل
این کتاب ارائه مدل پویا را برای استنتاج در مقیاس بزرگ توضیح می‌دهد.
الگوهای جریان کاری
این کتاب خودکارسازی وظایف با Kubeflow و Argo Workflows را آموزش می‌دهد.
الگوهای عملیاتی
این کتاب نظارت و مدیریت بارهای کاری یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ را پوشش می‌دهد.
پروژه کامل
این کتاب یک پروژه کامل برای پیاده‌سازی آموزش و استنتاج مدل با مقیاس‌بندی خودکار در Kubernetes ارائه می‌دهد.
درباره نویسنده
یوان تنگ، رهبر پروژه‌های Argo و Kubeflow، نگهدارنده TensorFlow و XGBoost، و نویسنده پروژه‌های متن‌باز متعدد است. تجربه او در توسعه سیستم‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده، این کتاب را به منبعی معتبر و کاربردی تبدیل کرده است.
درباره مخاطبان کتاب
کتاب Distributed Machine Learning Patterns برای افراد زیر طراحی شده است:
تحلیلگران داده و مهندسان یادگیری ماشین که می‌خواهند سیستم‌های مقیاس‌پذیر بسازند.
مهندسان DevOps که به دنبال خودکارسازی پایپ‌لاین‌های ML هستند.
علاقه‌مندان به یادگیری ماشین توزیع‌شده که با مفاهیم پایه آشنا هستند.
دانشجویان علوم داده که به دنبال یادگیری عملی مقیاس‌بندی ML هستند.
نیازی به دانش پیشرفته نیست، اما آشنایی اولیه با یادگیری ماشین، Bash، پایتون و Docker به درک بهتر مطالب کمک می‌کند. این کتاب برای سطوح متوسط تا حرفه‌ای مناسب است.
فهرست مطالب
این کتاب موضوعات کلیدی را برای تسلط بر یادگیری ماشین توزیع‌شده در سه بخش پوشش می‌دهد:
بخش اول: مفاهیم پایه و پیش‌زمینه
بخش دوم: الگوهای سیستم‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
الگوهای دریافت داده: آماده‌سازی داده‌ها
الگوهای آموزش توزیع‌شده: آموزش در مقیاس بزرگ
الگوهای ارائه مدل: استنتاج پویا
الگوهای جریان کاری: خودکارسازی با Kubeflow و Argo
الگوهای عملیاتی: نظارت و مدیریت
بخش سوم: ساخت جریان کاری یادگیری ماشین توزیع‌شده
بررسی پروژه و معماری سیستم: طراحی سیستم
بررسی فناوری‌های مرتبط: TensorFlow، Kubernetes، Kubeflow
پیاده‌سازی کامل: پروژه عملی
هر فصل با مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی پایان می‌یابد تا دانش شما را تثبیت کند.
نظرات خوانندگان
"این کتاب مقیاس‌بندی یادگیری ماشین را برای من ساده کرد!" - مهندس یادگیری ماشین
"مثال‌های Kubernetes و Kubeflow، پایپ‌لاین‌هایم را بهبود داد." - تحلیلگر داده
"پروژه کامل و الگوهای عملی، یادگیری را جذاب کرد." - دانشجوی علوم داده
"به‌عنوان یک حرفه‌ای، این کتاب بهترین مرجع برای ML توزیع‌شده بود." - مهندس DevOps
چرا این کتاب بهترین انتخاب برای یادگیری مقیاس‌بندی یادگیری ماشین است؟
کتاب Distributed Machine Learning Patterns با ارائه یک رویکرد عملی و پروژه‌محور، شما را به یک متخصص در مقیاس‌بندی سیستم‌های یادگیری ماشین تبدیل می‌کند. این کتاب نه تنها الگوهای ثابت‌شده مانند آموزش توزیع‌شده را پوشش می‌دهد، بلکه با معرفی الگوهای جدید خاص یادگیری ماشین و ابزارهای مدرن مانند Kubeflow و Argo Workflows، شما را برای ساخت پایپ‌لاین‌های ابری بومی آماده می‌کند. مثال‌های واقعی و پروژه کامل، این کتاب را به منبعی بی‌نظیر برای حرفه‌ای‌ها تبدیل کرده است.
مزایای خرید این کتاب:
یادگیری مقیاس‌بندی یادگیری ماشین از لپ‌تاپ به خوشه‌های توزیع‌شده
تسلط بر پایپ‌لاین‌های ML و خودکارسازی با Kubernetes
آموزش الگوهای جدید خاص یادگیری ماشین
مناسب برای تحلیلگران داده و مهندسان DevOps
دسترسی به eBook رایگان در فرمت‌های PDF، Kindle و ePub
در مقایسه با دیگر کتاب‌های یادگیری ماشین، این کتاب با تمرکز خاص بر مقیاس‌بندی توزیع‌شده و ارائه مثال‌های عملی، یادگیری را آسان و کاربردی می‌کند. با مطالعه آن، می‌توانید مهارت‌های لازم برای موفقیت در یادگیری ماشین توزیع‌شده را به دست آورید.
خرید این کتاب
اگر آماده هستید تا با یادگیری ماشین توزیع‌شده پایپ‌لاین‌های مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد بسازید، همین حالا کتاب Distributed Machine Learning Patterns را به سبد خرید خود اضافه کنید! این کتاب سرمایه‌گذاری ارزشمندی برای آینده حرفه‌ای شما و تسلط بر مهارت‌های مقیاس‌بندی یادگیری ماشین است.
نظرات کاربران