Скачать книги Микросервисы без регистрации

Книга посвящена практической реализации проекта машинного обучения. Рассматривается весь жизненный цикл создания продукта на основе моделей машинного обучения, от формулировки бизнес-задачи до развертывания веб-приложения.Автор на конкретном кейсе демонстрирует процесс исследования проблемы, поиска алгоритмов, разработки и обучения AI моделей. Особое внимание уделяется вопросам проектирования кода и архитектуры, позволяющим создавать гибкие и масштабируемые системы искусственного интеллекта.Читатель получает ценные практические навыки по модульной разработке, тестированию, контейнеризации моделей и их интеграции через веб-интерфейсы. Книга содержит примеры кода и инструкции для создания собственных приложений машинного обучения.Это издание станет полезным как для начинающих, так и для опытных разработчиков в области искусственного интеллекта.

Код пишется и макеты рисуются для того, чтобы компания быстрее и точнее конкурентов понимала и выполняла потребности своих клиентов. Для достижения этого результата следует понимать, какие инструменты работают, а какие мало применимы в мире постоянных перемен. В своей книге я рассказываю, как можно выстроить внутреннее качество IT-систем и процессы разработки таким образом, чтобы успевать вовремя подстроиться под любые изменения внутренней и внешней среды, а также изменяющиеся по ходу реализации проекта нужды заказчика. Одним из ключевых понятий данного исследования является понятие «антихрупкость». Мой собственный предпринимательский опыт и опыт моих партнёров, клиентов и друзей убедил меня в том, что при создании IT-продуктов важное внимание следует уделять их «антихрупкости» — прочности, работоспособности предлагаемых клиенту решений в условиях меняющегося мира.