This book illustrates complex concepts of full stack Deep Learning and reinforces them through hands-on exercises to arm you with tools and techniques to scale your project.
A scaling effort is only beneficial when it's effective and efficient. To that end, this guide explains the intricate concepts and techniques that will help you scale effectively and efficiently.
This book aims to help you develop a deeper knowledge of the Deep Learning stack, specifically how Deep Learning interfaces with hardware, software, and data.
It will serve as a valuable resource when you want to scale your Deep Learning model either by expanding the hardware resources or by adding larger volumes of data or increasing the capacity of the model itself.
This book is written for Machine Learning practitioners from all walks of life - engineers, data engineers, MLOps, Deep Learning scientists, and Machine Learning engineers - who are interested in learning about model development at scale.

Эта книга иллюстрирует сложные концепции полного стека глубокого обучения и подкрепляет их с помощью практических упражнений, чтобы вооружить вас инструментами и методами для масштабирования вашего проекта.
Масштабирование полезно только тогда, когда оно эффективно. С этой целью в этом руководстве объясняются сложные концепции и методы, которые помогут вам эффективно и результативно масштабироваться.
Цель этой книги - помочь вам получить более глубокие знания о стеке Deep arning, в частности о том, как Deep arning взаимодействует с оборудованием, программным обеспечением и данными.
Он будет служить ценным ресурсом, если вы хотите масштабировать модель глубокого обучения либо путем расширения аппаратных ресурсов, либо путем добавления больших объемов данных или увеличения емкости самой модели.
Эта книга написана для специалистов по машинному обучению из всех слоев общества - инженеров, инженеров по обработке данных, MLOps, ученых по глубокому обучению и инженеров по машинному обучению - которые заинтересованы в изучении разработки моделей в масштабе.

Ce livre illustre les concepts complexes d'une pile complète d'apprentissage profond et les renforce par des exercices pratiques pour vous armer d'outils et de méthodes pour mettre à l'échelle votre projet.
La mise à l'échelle n'est utile que lorsqu'elle est efficace. À cette fin, ce guide explique des concepts et des méthodes complexes qui vous aideront à évoluer efficacement et efficacement.
but de ce livre est de vous aider à acquérir une connaissance plus approfondie de la pile Deep arning, en particulier de la façon dont Deep arning interagit avec le matériel, les logiciels et les données.
Il servira de ressource précieuse si vous souhaitez mettre à l'échelle le modèle d'apprentissage profond, soit en étendant les ressources matérielles, soit en ajoutant de grandes quantités de données ou en augmentant la capacité du modèle lui-même.
Ce livre a été écrit pour des spécialistes de l'apprentissage automatique de tous les secteurs de la société - ingénieurs, ingénieurs informatiques, MLOps, scientifiques de l'apprentissage profond et ingénieurs de l'apprentissage automatique - qui sont intéressés à étudier le développement de modèles à l'échelle.

Este libro ilustra conceptos complejos de una pila completa de aprendizaje profundo y los refuerza con ejercicios prácticos para dotarlo de herramientas y técnicas para escalar su proyecto.
La escala sólo es útil cuando es efectiva. Para ello, esta guía explica conceptos y métodos complejos que le ayudarán a escalar de manera eficiente y eficiente.
objetivo de este libro es ayudarle a adquirir un conocimiento más profundo de la pila Deep arning, en particular de cómo Deep arning interactúa con el hardware, el software y los datos.
Servirá como un recurso valioso si desea escalar el modelo de aprendizaje profundo, ya sea ampliando los recursos de hardware o agregando grandes cantidades de datos o aumentando la capacidad del propio modelo.
Este libro está escrito para especialistas en aprendizaje automático de todos los sectores de la sociedad - ingenieros, ingenieros de procesamiento de datos, MLOps, científicos de aprendizaje profundo e ingenieros de aprendizaje automático - que están interesados en aprender sobre el desarrollo de modelos a escala.

Este livro ilustra os conceitos complexos de uma pilha completa de aprendizado profundo e reforça-os através de exercícios práticos para te equipar com ferramentas e métodos para escalar o seu projeto.
Zoom só é útil se for eficaz. Para isso, este manual explica conceitos e métodos complexos que podem ajudá-lo a escalar de forma eficiente e eficaz.
O objetivo deste livro é ajudá-lo a obter mais conhecimento sobre a pilha de Deep arning, especialmente sobre como o Deep arning interage com o hardware, software e dados.
Ele será um recurso valioso se você quiser escalar o modelo de aprendizado profundo, seja ampliando recursos de hardware ou adicionando grandes quantidades de dados ou aumentando a capacidade do próprio modelo.
Este livro foi escrito para especialistas em aprendizagem de máquinas de todos os setores da sociedade - engenheiros, engenheiros de processamento de dados, MLOps, cientistas de treinamento profundo e engenheiros de aprendizagem de máquinas - interessados em aprender a desenvolver modelos em escala.

Questo libro illustra i concetti complessi di una pila completa di apprendimento profondo e li rafforza con esercizi pratici per dotarvi di strumenti e metodi per scalare il vostro progetto.
Scalare è utile solo quando è efficace. A tal fine, questo manuale spiega concetti e metodi complessi che vi aiuteranno a scalare in modo efficiente ed efficiente.
Lo scopo di questo libro è quello di aiutarvi ad acquisire una conoscenza più approfondita della pila di Deep arning, in particolare su come Deep arning interagisce con hardware, software e dati.
Sarà una risorsa preziosa se si desidera scalare il modello di apprendimento approfondito sia espandendo le risorse hardware, sia aggiungendo grandi quantità di dati o aumentando la capacità del modello stesso.
Questo libro è scritto per esperti di apprendimento automatico di tutti i settori della società - ingegneri, ingegneri di elaborazione dati, MLOps, scienziati di formazione avanzata e ingegneri di apprendimento automatico - interessati a studiare lo sviluppo di modelli su scala.

Dieses Buch veranschaulicht die komplexen Konzepte eines vollständigen Deep-arning-Stacks und unterstützt sie mit praktischen Übungen, um e mit den Werkzeugen und Techniken zur Skalierung Ihres Projekts auszustatten.
Skalierung ist nur sinnvoll, wenn sie effektiv ist. Zu diesem Zweck werden in diesem Handbuch komplexe Konzepte und Methoden erläutert, die Ihnen helfen, effektiv und effizient zu skalieren. Das Ziel dieses Buches ist es, Ihnen zu helfen, ein tieferes Wissen über den Deep arning Stack zu erlangen, insbesondere darüber, wie Deep arning mit Hardware, Software und Daten interagiert.
Es wird als wertvolle Ressource dienen, wenn e das Deep-arning-Modell skalieren möchten, indem e entweder die Hardwareressourcen erweitern oder große Datenmengen hinzufügen oder die Kapazität des Modells selbst erhöhen.
Dieses Buch richtet sich an Machine-arning-Experten aus allen Bereichen des bens - Ingenieure, Dateningenieure, MLOps, Deep-arning-Wissenschaftler und Machine-arning-Ingenieure -, die daran interessiert sind, die Entwicklung von Modellen in großem Maßstab zu untersuchen.

Ta książka ilustruje złożone koncepcje pełnego głębokiego stosu uczenia się i wzmacnia je poprzez praktyczne ćwiczenia, aby wyposażyć Cię w narzędzia i techniki do skalowania projektu.
Skalowanie jest przydatne tylko wtedy, gdy jest skuteczne. W tym celu, ten przewodnik wyjaśnia złożone koncepcje i techniki, aby pomóc skalować skutecznie i skutecznie.
Celem tej książki jest pomoc w zdobyciu głębszej wiedzy na temat głębokiego stosu Arning, w szczególności jak Deep arning oddziałuje z sprzętem, oprogramowaniem i danymi.
Służy jako cenny zasób, jeśli chcesz skalować model głębokiego uczenia się poprzez rozszerzenie zasobów sprzętowych lub dodanie dużych ilości danych lub zwiększenie pojemności samego modelu.
Ta książka jest napisana dla profesjonalistów uczenia maszynowego ze wszystkich środowisk - inżynierów, inżynierów danych, MLOp, naukowców głębokiego uczenia się i inżynierów uczenia maszynowego - którzy są zainteresowani badaniem rozwoju modelu na skalę.

ספר זה ממחיש את המושגים המורכבים של ערימת הלמידה העמוקה המלאה ומחזק אותם באמצעות תרגילי ידיים כדי לצייד אותך בכלים ובטכניקות למידת הפרויקט שלך.
scaling שימושי רק כאשר הוא יעיל. לשם כך, מדריך זה מסביר מושגים וטכניקות מורכבים שיעזרו לך לטפס ביעילות וביעילות.
מטרת הספר הזה היא לעזור לך לרכוש ידע מעמיק יותר על ערימת הארנינג העמוק, במיוחד כיצד דיפ-ארנינג מתקשר עם חומרה, תוכנה ונתונים.
זה ישמש כמשאב יקר ערך אם אתה רוצה לאמוד את מודל הלמידה העמוקה או על ידי הרחבת משאבי חומרה או על ידי הוספת כמויות גדולות של נתונים או הגדלת הקיבולת של המודל עצמו.
ספר זה נכתב עבור אנשי מקצוע למידת מכונה מכל תחומי החיים - מהנדסי נתונים, MLOPs, מדעני למידה עמוקה, ומהנדסי למידת מכונה - המעוניינים לחקור פיתוח מודל בקנה מידה.''

Bu kitap, tam derin öğrenme yığınının karmaşık kavramlarını göstermektedir ve projenizi ölçeklendirmek için araçlar ve teknikler ile donatmak için uygulamalı alıştırmalar yoluyla bunları güçlendirmektedir.
Ölçeklendirme sadece etkili olduğunda yararlıdır. Bu amaçla, bu kılavuz verimli ve etkili bir şekilde ölçeklendirmenize yardımcı olacak karmaşık kavramları ve teknikleri açıklar. Bu kitabın amacı, Derin Öğrenme yığını hakkında, özellikle Derin Öğrenmenin donanım, yazılım ve verilerle nasıl etkileşime girdiği hakkında daha derin bilgi edinmenize yardımcı olmaktır. Derin öğrenme modelini, donanım kaynaklarını genişleterek veya büyük miktarda veri ekleyerek veya modelin kapasitesini artırarak ölçeklendirmek istiyorsanız değerli bir kaynak olarak hizmet edecektir. Bu kitap, hayatın her kesiminden makine öğrenimi profesyonelleri için yazılmıştır - mühendisler, veri mühendisleri, MLOps, derin öğrenme bilim adamları ve makine öğrenimi mühendisleri - ölçekte model geliştirmeyi keşfetmekle ilgileniyorlar.

يوضح هذا الكتاب المفاهيم المعقدة لمجموعة التعلم العميق الكاملة ويعززها من خلال التمارين العملية لتزويدك بالأدوات والتقنيات لتوسيع نطاق مشروعك.
التحجيم مفيد فقط عندما يكون فعالا. ولهذه الغاية، يشرح هذا الدليل المفاهيم والتقنيات المعقدة لمساعدتك على التوسع بكفاءة وفعالية.
الغرض من هذا الكتاب هو مساعدتك على اكتساب معرفة أعمق حول كومة التعلم العميق، وتحديداً كيفية تفاعل Deep arning مع الأجهزة والبرامج والبيانات.
سيكون بمثابة مورد قيم إذا كنت ترغب في توسيع نطاق نموذج التعلم العميق إما عن طريق توسيع موارد الأجهزة أو عن طريق إضافة كميات كبيرة من البيانات أو زيادة قدرة النموذج نفسه.
كتب هذا الكتاب لمحترفي التعلم الآلي من جميع مناحي الحياة - المهندسون ومهندسو البيانات و MLOps وعلماء التعلم العميق ومهندسو التعلم الآلي - المهتمون باستكشاف تطوير النماذج على نطاق واسع.

本書展示了完整的深度學習堆棧的復雜概念，並通過動手練習來支持它們，以便為您提供擴展項目的工具和方法。
縮放僅在有效時才有用。為此，本指南解釋了復雜的概念和方法，這將幫助您高效和高效地擴展。本書的目的是幫助您深入了解Deep Arning堆棧,特別是Deep Arning如何與硬件、軟件和數據進行交互。
如果您希望通過擴展硬件資源或添加大量數據或增加模型本身的容量來擴展深度學習模型，它將成為寶貴的資源。本書是為來自各行各業的機器學習專業人員（工程師，數據處理工程師，MLOps，深度學習科學家和機器學習工程師）撰寫的，他們對大規模研究模型開發感興趣。