Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch bietet einen umfassenden Leitfaden zur Verwendung von Comet für die Verwaltung von Machine-Learning-Projekten mit klaren Erklärungen, praktischen Anwendungsfällen und detaillierten Beispielen. Die Rezensenten schätzen die Zugänglichkeit und die strukturierte Herangehensweise, die das Buch sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Praktiker geeignet macht. Einige Rezensenten wünschen sich jedoch eine stärkere Fokussierung auf bestimmte Aspekte des Lebenszyklus des maschinellen Lernens, insbesondere auf das Testen und Evaluieren.
Vorteile:Gut strukturiert und detailliert, leicht verständlich, mit umfangreichen Codebeispielen und Datensätzen, praktischen Anwendungsfällen, großartig für die Zusammenarbeit und Reproduzierbarkeit in ML-Projekten und sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Nutzer geeignet.
Nachteile:Einige Leser wünschen sich mehr Informationen über die Test- und Evaluierungsphasen bei der Produktentwicklung im Bereich maschinelles Lernen.
(basierend auf 7 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Comet for Data Science: Enhance your ability to manage and optimize the life cycle of your data science project
Inhalt des Buches:
Erwerben Sie die wichtigsten Kenntnisse und Fähigkeiten, die für die Verwaltung von Data Science-Projekten mit Comet erforderlich sind.
Hauptmerkmale:
⬤ Entdecken Sie Techniken zur Erstellung, Überwachung und Optimierung Ihrer Data-Science-Projekte.
⬤ Übergang vom Prototyping zur Produktion mit Comet und DevOps-Tools.
⬤ Machen Sie sich mit der Comet-Experimentierplattform vertraut.
Buchbeschreibung:
Dieses Buch bietet Konzepte und praktische Anwendungsfälle, mit denen sich Data-Science-Projekte schnell erstellen, überwachen und optimieren lassen. Mit Comet lernen Sie, wie Sie fast jeden Schritt des Data-Science-Prozesses von der Datenerfassung bis zur Erstellung, Bereitstellung und Überwachung eines maschinellen Lernmodells verwalten können.
Zu Beginn des Buches werden die Funktionen von Comet sowie die explorative Datenanalyse und die Modellbewertung in Comet erläutert. Sie werden sehen, wie Comet Ihnen die Freiheit gibt, aus einer Auswahl von Programmiersprachen zu wählen, je nachdem, welche am besten für Ihre Bedürfnisse geeignet ist. Als nächstes werden Sie sich auf Arbeitsbereiche, Projekte, Experimente und Modelle konzentrieren. Sie werden auch lernen, wie Sie aus Ihren Daten eine Erzählung erstellen können, indem Sie die von Comet bereitgestellten Funktionen nutzen. Später werden Sie die grundlegenden Konzepte von DevOps kennenlernen und erfahren, wie Sie die GitLab DevOps-Plattform mit Comet erweitern können, um Ihre Data-Science-Projekte noch besser bereitstellen zu können. Schließlich werden Sie verschiedene Anwendungsfälle von Comet in den Bereichen maschinelles Lernen, NLP, Deep Learning und Zeitreihenanalyse behandeln und dabei praktische Erfahrungen mit einigen der interessantesten und wertvollsten Data-Science-Techniken sammeln.
Am Ende dieses Buches werden Sie in der Lage sein, Data-Science-Pipelines nach kundenspezifischen Vorgaben zu erstellen und sie mit Comet zu verwalten.
Was Sie lernen werden:
⬤ Vorbereiten Sie sich auf Ihr Projekt mit den richtigen Daten.
⬤ Verstehen Sie den Zweck der verschiedenen Algorithmen für maschinelles Lernen.
⬤ Comet zum Verwalten und Überwachen Ihrer Pipelines in Betrieb nehmen.
⬤ Verstehen Sie, wie Comet funktioniert und wie Sie das Beste daraus machen können.
⬤ Sehen Sie, wie Sie Comet für maschinelles Lernen nutzen können.
⬤ Entdecken Sie, wie Sie Comet mit GitLab integrieren können.
⬤ Arbeiten Sie mit Comet für NLP, Deep Learning und Zeitreihenanalyse.
Für wen dieses Buch gedacht ist:
Dieses Buch richtet sich an alle, die über Programmiererfahrung verfügen und lernen wollen, wie man einen kompletten Data Science Lifecycle mit Comet und anderen DevOps-Plattformen verwaltet und optimiert. Obwohl ein Verständnis grundlegender Data-Science-Konzepte und Programmierkonzepte erforderlich ist, sind keine Vorkenntnisse über Comet und DevOps erforderlich.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781801814430 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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