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Artikelmerkmale
- Artikelzustand
- Subject
- Design
- ISBN
- 9781633439863
Über dieses Produkt
Product Identifiers
Publisher
Manning Publications Co. LLC
ISBN-10
1633439860
ISBN-13
9781633439863
eBay Product ID (ePID)
18057288016
Product Key Features
Number of Pages
325 Pages
Language
English
Publication Name
Engineering Deep Learning Systems
Subject
Neural Networks, Data Processing
Publication Year
2023
Type
Textbook
Subject Area
Computers
Format
Trade Paperback
Dimensions
Item Height
0.1 in
Item Weight
23.3 Oz
Item Length
9.4 in
Item Width
7.4 in
Additional Product Features
LCCN
2023-286663
Dewey Edition
23
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
006.31
Synopsis
Design systems optimized for deep learning models. Written for software engineers, this book teaches you how to implement a maintainable platform for developing deep learning models. In Engineering Deep Learning Systems you will learn how to: Transfer your software development skills to deep learning systems Recognize and solve common engineering challenges for deep learning systems Understand the deep learning development cycle Automate training for models in TensorFlow and PyTorch Optimize dataset management, training, model serving and hyperparameter tuning Pick the right open-source project for your platform Engineering Deep Learning Systems is a practical guide for software engineers and data scientists who are designing and building platforms for deep learning. It's full of hands-on examples that will help you transfer your software development skills to implementing deep learning platforms. You'll learn how to build automated and scalable services for core tasks like dataset management, model training/serving, and hyperparameter tuning. This book is the perfect way to step into an exciting--and lucrative--career as a deep learning engineer. about the technology Behind every deep learning researcher is a team of engineers bringing their models to production. To build these systems, you need to understand how a deep learning system's platform differs from other distributed systems. By mastering the core ideas in this book, you'll be able to support deep learning systems in a way that's fast, repeatable, and reliable., A vital guide to building the platforms and systems that bring deep learning models to production. In Designing Deep Learning Systems you will learn how to: Transfer your software development skills to deep learning systems Recognize and solve common engineering challenges for deep learning systems Understand the deep learning development cycle Automate training for models in TensorFlow and PyTorch Optimize dataset management, training, model serving and hyperparameter tuning Pick the right open-source project for your platform Deep learning systems are the components and infrastructure essential to supporting a deep learning model in a production environment. Written especially for software engineers with minimal knowledge of deep learning's design requirements, Designing Deep Learning Systems is full of hands-on examples that will help you transfer your software development skills to creating these deep learning platforms. You'll learn how to build automated and scalable services for core tasks like dataset management, model training/serving, and hyperparameter tuning. This book is the perfect way to step into an exciting--and lucrative--career as a deep learning engineer. Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications. About the technology To be practically usable, a deep learning model must be built into a software platform. As a software engineer, you need a deep understanding of deep learning to create such a system. Th is book gives you that depth. About the book Designing Deep Learning Systems: A software engineer's guide teaches you everything you need to design and implement a production-ready deep learning platform. First, it presents the big picture of a deep learning system from the developer's perspective, including its major components and how they are connected. Then, it carefully guides you through the engineering methods you'll need to build your own maintainable, efficient, and scalable deep learning platforms. What's inside The deep learning development cycle Automate training in TensorFlow and PyTorch Dataset management, model serving, and hyperparameter tuning A hands-on deep learning lab About the reader For software developers and engineering-minded data scientists. Examples in Java and Python. About the author Chi Wang is a principal software developer in the Salesforce Einstein group. Donald Szeto was the co-founder and CTO of PredictionIO. Table of Contents 1 An introduction to deep learning systems 2 Dataset management service 3 Model training service 4 Distributed training 5 Hyperparameter optimization service 6 Model serving design 7 Model serving in practice 8 Metadata and artifact store 9 Workflow orchestration 10 Path to production
LC Classification Number
Q325.73
Artikelbeschreibung des Verkäufers
Info zu diesem Verkäufer
dimitrovski
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Angemeldet als privater VerkäuferDaher finden verbraucherschützende Vorschriften, die sich aus dem EU-Verbraucherrecht ergeben, keine Anwendung. Der eBay-Käuferschutz gilt dennoch für die meisten Käufe.
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dimitrovski
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