Rayon d'apprentissage

Démarre avec Ray, le cadre informatique distribué open source qui simplifie le processus de mise à l'échelle des charges de travail Python à forte intensité de calcul. Avec ce livre pratique, les programmeurs Python, les ingénieurs de données et les scientifiques des données apprendront à exploiter Ray localement et à faire tourner des clusters de calcul. Tu pourras utiliser Ray pour structurer et exécuter des programmes d'apprentissage automatique à l'échelle.

Les auteurs Max Pumperla, Edward Oakes et Richard Liaw te montrent comment construire des applications d'apprentissage automatique avec Ray. Tu comprendras comment Ray s'inscrit dans le paysage actuel des outils d'apprentissage automatique et découvriras comment Ray continue à s'intégrer toujours plus étroitement à ces outils. Le calcul distribué est difficile, mais en utilisant Ray, tu trouveras qu'il est facile de commencer.

• Apprends à créer tes premières applications distribuées avec Ray Core.
• Effectuer l'optimisation des hyperparamètres avec Ray Tune
• Utiliser la bibliothèque Ray RLlib pour l'apprentissage par renforcement
• Gérer l'apprentissage distribué avec la bibliothèque Ray Train
• Utilise Ray pour effectuer le traitement des données avec Ray Datasets
• Apprends à travailler avec les clusters Ray et à servir les modèles avec Ray Serve
• Construire des applications d'apprentissage automatique de bout en bout avec Ray AIR