Comet per la scienza dei dati: Migliorare la capacità di gestire e ottimizzare il ciclo di vita dei progetti di scienza dei dati

Recensioni dei lettori

Il libro offre una guida completa all'utilizzo di Comet per la gestione di progetti di apprendimento automatico, fornendo spiegazioni chiare, casi d'uso pratici ed esempi dettagliati. I recensori ne apprezzano l'accessibilità e l'approccio strutturato, che lo rendono adatto sia ai principianti che ai professionisti esperti. Tuttavia, alcuni recensori hanno espresso il desiderio di concentrarsi maggiormente su alcuni aspetti del ciclo di vita dell'apprendimento automatico, in particolare sui test e sulla valutazione.

Ben strutturato e dettagliato, facile da capire, fornisce ampi esempi di codice e set di dati, casi d'uso pratici, ottimo per la collaborazione e la riproducibilità nei progetti di ML e adatto sia ai principianti che agli utenti esperti.

Alcuni lettori desiderano una maggiore copertura delle fasi di test e valutazione (T&E) dello sviluppo di prodotti di apprendimento automatico.

(basato su 7 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

Acquisire le conoscenze e le competenze chiave necessarie per gestire progetti di data science con Comet.

Caratteristiche principali:

⬤ Scoprire le tecniche per costruire, monitorare e ottimizzare i progetti di data science.

⬤ Passare dalla prototipazione alla produzione utilizzando Comet e gli strumenti DevOps.

⬤ Prendere confidenza con la piattaforma di sperimentazione Comet.

Descrizione del libro:

Questo libro fornisce concetti e casi d'uso pratici che possono essere utilizzati per costruire, monitorare e ottimizzare rapidamente i progetti di data science. Utilizzando Comet, imparerete a gestire quasi tutte le fasi del processo di data science, dalla raccolta dei dati alla creazione, al deploy e al monitoraggio di un modello di apprendimento automatico.

Il libro inizia spiegando le caratteristiche di Comet, l'analisi esplorativa dei dati e la valutazione dei modelli in Comet. Vedrete come Comet vi dà la libertà di scegliere tra una selezione di linguaggi di programmazione, a seconda di quale sia il più adatto alle vostre esigenze. Successivamente, ci si concentrerà su spazi di lavoro, progetti, esperimenti e modelli. Imparerete anche a costruire una narrazione a partire dai vostri dati, utilizzando le funzioni fornite da Comet. In seguito, si analizzeranno i concetti di base di DevOps e come estendere la piattaforma GitLab DevOps con Comet, migliorando ulteriormente la capacità di distribuire i progetti di scienza dei dati. Infine, si analizzeranno vari casi d'uso di Comet nell'apprendimento automatico, nell'NLP, nell'apprendimento profondo e nell'analisi delle serie temporali, acquisendo esperienza pratica con alcune delle più interessanti e valide tecniche di data science disponibili.

Alla fine di questo libro, sarete in grado di costruire con sicurezza pipeline di data science secondo specifiche personalizzate e di gestirle attraverso Comet.

Che cosa imparerete:

⬤ Preparare il progetto con i dati giusti.

⬤ Comprendere gli scopi dei diversi algoritmi di apprendimento automatico.

⬤ Essere operativi con Comet per gestire e monitorare le pipeline.

⬤ Capire come funziona Comet e come sfruttarlo al meglio.

⬤ Scoprire come utilizzare Comet per l'apprendimento automatico.

⬤ Scoprire come integrare Comet con GitLab.

⬤ Lavorare con Comet per l'NLP, il deep learning e l'analisi delle serie temporali.

A chi è rivolto questo libro:

Questo libro è rivolto a chiunque abbia esperienza di programmazione e voglia imparare a gestire e ottimizzare un ciclo di vita completo della scienza dei dati utilizzando Comet e altre piattaforme DevOps. Sebbene sia necessaria una comprensione dei concetti di base della scienza dei dati e della programmazione, non è richiesta alcuna conoscenza preliminare di Comet e DevOps.