Как масштабировать обучение на нескольких графических процессорах Как обучить модель PyTorch на нескольких графических процессорах Одна из самых больших проблем с моделями глубокого обучения заключается в том, что они становятся слишком большими для обучения на одном графическом процессоре. Если бы текущие модели обучались на одном графическом процессоре, это заняло бы слишком много времени. Чтобы своевременно обучать модели, необходимо обучать их с помощью нескольких графических..

Программисты должны больше знать об эффективности кэшированных данных Любой инженер-программист, заботящийся о производительности своего программного обеспечения, должен прочитать книгу Хеннесси и Паттерсона о количественных подходах по компьютерным наукам, даже если он не хочет разрабатывать набор инструкций ЦП. Это увлекательное чтение, и в нем очень легко найти идеи. Авторы тратят много времени на глубокий анализ способов измерения производительности ЦП, уделяя особое внимание..

В процессе обработки данных нам необходимо выполнить некоторую предварительную обработку перед алгоритмами машинного обучения. Это могут быть некоторые базовые процессы анализа данных, такие как обработка пропущенных значений и выбросов, а также очистка данных. Мы также применяем масштабирование (преобразование данных) для некоторых данных. Масштабирование не является обязательным, но оно лучше масштабирует данные перед некоторыми алгоритмами машинного обучения. Основная цель..

В этом блоге мы узнаем, когда нам следует масштабировать функции. Обычно я делю проекты Data Science на разные конвейеры: исследовательский анализ данных, разработка функций, выбор функций и оценка модели. Масштабирование функций входит в состав конвейера разработки функций и представляет собой монотонное преобразование ( означает, что преобразование не изменит тенденции значений функций ). Чтобы ответить на наш вопрос "Нужно ли мне масштабировать функции?" , нам сначала нужно..

Привет всем, в этой главе я решил рассказать, как должна выполняться обработка данных. Поскольку это важный предварительный шаг перед началом разработки модели машинного обучения. Не зная этого ясно, вы столкнетесь с некоторыми проблемами в будущем этой серии блогов. Поэтому привыкайте к этому вначале. Поехали. Во-первых, нам нужно установить библиотеки. В R он по умолчанию выбирает библиотеки, которые необходимы в данный момент. Но в некоторых случаях нам нужно установить..