106 – Інструменти та методи штучного інтелекту
Дмитро Пелешко; Олена Винокурова
Анотація

Вступ. AWS (консоль керування AWS та як її використовувати; використання AWS SIMPLE STORAGE SERVICE (S3); автоматизація роботи з ресурсами AWS за допомогою PYTHON; елементи машинного навчання в AWS SAGEMAKER; AWS Lambda). Scikit та неконтрольоване навчання (метрики; кластеризація; виявлення аномалій; зниження розмірності; відстеження нейронних моделей; tensor board; Weights & Biases; neptune). Оптимізація моделей (AutoML; HyperOpt; Ray Tune). Розгортання моделей (docker; розгортання через TorchServe; розгортання через fastAPI).

Цілі

Абстрактне мислення, аналіз і синтез. Здатність застосовувати знання на практиці. Уміння шукати, опрацьовувати та аналізувати інформацію з різних джерел. Уміння ухвалювати обґрунтовані рішення.

Ключові слова
Машинне навчання, кластеризація, нейронна мережа, гіперпараметр, TensorBoard, Tensorflow, методи оптимізації моделей, квантизація, контейнеризація.
Дата створення
8.11.2024
Тривалість
6-8 hours
Мова
Українська
Ліцензія
Creative Commons BY-SA 4.0
ISBN
Література
  1. Andreas C. Müller, Sarah Guido. Introduction to Machine Learning with Python. A Guide for Data Scientists.O’Reilly Media. 2016. 392 p.
  1. Andreas Wittig, Michael Wittig. Amazon Web Services in Action. An in-depth guide to AWS- Manning Publications Co.  2023. 554 p.
  1. Dr. Saket, S.R. Mengle, Maximo Gurmendez. Mastering Machine Learning on AWS. Advanced machine learning in Python using SageMaker, Apache Spark, and TensorFlow. Packt Publishing 2019. 293 p.
  1. Raúl Garreta, Guillermo Moncecchi. Learning scikit-learn: Machine Learning in Python. Packt Publishing.  2013. 118 p.
  1. Suman Kalyan Adari, Sridhar Alla. Beginning Anomaly Detection Using Python-Based Deep Learning. Implement Anomaly Detection Applications with Keras and PyTorch. Apress. 2024. 538 p.
  1. Tarek Amr. Hands On Machine Learning with scikit-learn and Scientific Python Toolkits. A practical guide to implementing supervised and unsupervised machine learning algorithms in Python. Packt Publishing. 2020. 368 p.