Comet for Data Science: Zwiększ swoją zdolność do zarządzania i optymalizacji cyklu życia projektu nauki o danych

Opinie czytelników

Książka oferuje kompleksowy przewodnik po wykorzystaniu Comet do zarządzania projektami uczenia maszynowego, zapewniając jasne wyjaśnienia, praktyczne przypadki użycia i szczegółowe przykłady. Recenzenci doceniają jej przystępność i uporządkowane podejście, dzięki czemu jest ona odpowiednia zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych praktyków. Niektórzy recenzenci wyrażają jednak chęć większego skupienia się na niektórych aspektach cyklu życia uczenia maszynowego, w szczególności na testowaniu i ewaluacji.

Dobrze zorganizowana i szczegółowa, łatwa do zrozumienia, zawiera obszerne przykłady kodu i zestawy danych, praktyczne przypadki użycia, świetnie nadaje się do współpracy i odtwarzalności w projektach ML oraz jest odpowiednia zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych użytkowników.

Niektórzy czytelnicy chcieliby więcej informacji na temat faz testowania i ewaluacji (T&E) rozwoju produktów uczenia maszynowego.

(na podstawie 7 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Comet for Data Science: Enhance your ability to manage and optimize the life cycle of your data science project

Zawartość książki:

Zdobądź kluczową wiedzę i umiejętności wymagane do zarządzania projektami data science przy użyciu Comet

Kluczowe cechy:

⬤ Odkryj techniki budowania, monitorowania i optymalizacji projektów nauki o danych.

⬤ Przejście od prototypowania do produkcji przy użyciu narzędzi Comet i DevOps.

⬤ Zapoznanie się z platformą eksperymentalną Comet.

Opis książki:

Ta książka zawiera koncepcje i praktyczne przypadki użycia, które można wykorzystać do szybkiego budowania, monitorowania i optymalizacji projektów nauki o danych. Korzystając z Comet, dowiesz się, jak zarządzać prawie każdym etapem procesu nauki o danych, od gromadzenia danych po tworzenie, wdrażanie i monitorowanie modelu uczenia maszynowego.

Książka rozpoczyna się od wyjaśnienia funkcji Comet, wraz z analizą danych eksploracyjnych i oceną modelu w Comet. Zobaczysz, jak Comet daje ci swobodę wyboru spośród wielu języków programowania, w zależności od tego, który z nich najlepiej odpowiada twoim potrzebom. Następnie skupimy się na obszarach roboczych, projektach, eksperymentach i modelach. Dowiesz się również, jak zbudować narrację z danych, korzystając z funkcji oferowanych przez Comet. Później zapoznasz się z podstawowymi koncepcjami DevOps i dowiesz się, jak rozszerzyć platformę GitLab DevOps o Comet, jeszcze bardziej zwiększając możliwości wdrażania projektów data science. Wreszcie, omówione zostaną różne przypadki użycia Comet w uczeniu maszynowym, NLP, głębokim uczeniu i analizie szeregów czasowych, zdobywając praktyczne doświadczenie z niektórymi z najbardziej interesujących i wartościowych dostępnych technik nauki o danych.

Pod koniec tej książki będziesz w stanie pewnie budować potoki nauki o danych zgodnie ze specyfikacjami na zamówienie i zarządzać nimi za pomocą Comet.

Czego się nauczysz:

⬤ Przygotować się do projektu z odpowiednimi danymi.

⬤ Zrozumieć cele różnych algorytmów uczenia maszynowego.

⬤ Rozpocząć pracę z Comet, aby zarządzać i monitorować swoje potoki.

⬤ Zrozumienie, jak działa Comet i jak najlepiej go wykorzystać.

⬤ Zobacz, jak możesz wykorzystać Comet do uczenia maszynowego.

⬤ Odkryj, jak zintegrować Comet z GitLab.

⬤ Pracuj z Comet dla NLP, głębokiego uczenia i analizy szeregów czasowych.

Dla kogo jest ta książka:

Ta książka jest przeznaczona dla każdego, kto ma doświadczenie w programowaniu i chce dowiedzieć się, jak zarządzać i optymalizować pełny cykl życia nauki o danych przy użyciu Comet i innych platform DevOps. Chociaż wymagane jest zrozumienie podstawowych koncepcji nauki o danych i koncepcji programowania, nie jest wymagana wcześniejsza znajomość Comet i DevOps.