Comet para la ciencia de datos: Mejore su capacidad para gestionar y optimizar el ciclo de vida de su proyecto de ciencia de datos

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una guía completa sobre el uso de Comet para gestionar proyectos de aprendizaje automático, con explicaciones claras, casos prácticos de uso y ejemplos detallados. Los revisores aprecian su accesibilidad y enfoque estructurado, por lo que es adecuado tanto para principiantes como para profesionales experimentados. Sin embargo, algunos revisores expresan su deseo de que se preste más atención a determinados aspectos del ciclo de vida del aprendizaje automático, en particular las pruebas y la evaluación.

Bien estructurado y detallado, fácil de entender, proporciona amplios ejemplos de código y conjuntos de datos, casos prácticos de uso, ideal para la colaboración y la reproducibilidad en proyectos de ML, y adecuado tanto para principiantes como para usuarios experimentados.

Algunos lectores desean una mayor cobertura de las fases de prueba y evaluación (T&E) del desarrollo de productos de aprendizaje automático.

(basado en 7 opiniones de lectores)

Título original:

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

Contenido del libro:

Obtenga los conocimientos y habilidades clave necesarios para gestionar proyectos de ciencia de datos utilizando Comet.

Características principales:

⬤ Descubra técnicas para construir, monitorear y optimizar sus proyectos de ciencia de datos.

⬤ Pasar de la creación de prototipos a la producción utilizando Comet y herramientas DevOps.

⬤ Confórmate con la plataforma de experimentación Comet.

Descripción del libro:

Este libro proporciona conceptos y casos de uso prácticos que se pueden utilizar para construir, supervisar y optimizar rápidamente proyectos de ciencia de datos. Con Comet, aprenderá a gestionar casi todos los pasos del proceso de ciencia de datos, desde la recopilación de datos hasta la creación, el despliegue y la supervisión de un modelo de aprendizaje automático.

El libro comienza explicando las características de Comet, junto con el análisis exploratorio de datos y la evaluación de modelos en Comet. Verá cómo Comet le da la libertad de elegir entre una selección de lenguajes de programación, en función del que mejor se adapte a sus necesidades. A continuación, te centrarás en los espacios de trabajo, los proyectos, los experimentos y los modelos. También aprenderá a construir una narrativa a partir de sus datos, utilizando las funciones que ofrece Comet. Más tarde, revisará los conceptos básicos detrás de DevOps y cómo ampliar la plataforma GitLab DevOps con Comet, mejorando aún más su capacidad para desplegar sus proyectos de ciencia de datos. Por último, cubrirá varios casos de uso de Comet en aprendizaje automático, PNL, aprendizaje profundo y análisis de series temporales, adquiriendo experiencia práctica con algunas de las técnicas de ciencia de datos más interesantes y valiosas disponibles.

Al final de este libro, usted será capaz de construir con confianza tuberías de ciencia de datos de acuerdo a las especificaciones a medida y gestionarlos a través de Comet.

Lo que aprenderá

⬤ Prepararse para su proyecto con los datos correctos.

⬤ Comprender los propósitos de los diferentes algoritmos de aprendizaje automático.

⬤ Póngase en marcha con Comet para gestionar y supervisar sus tuberías.

⬤ Entender cómo funciona Comet y cómo sacarle el máximo partido.

⬤ Vea cómo puede utilizar Comet para el aprendizaje automático.

⬤ Descubra cómo integrar Comet con GitLab.

⬤ Trabaja con Comet para NLP, aprendizaje profundo y análisis de series temporales.

A quién va dirigido este libro:

Este libro es para cualquier persona que tenga experiencia en programación, y quiera aprender a gestionar y optimizar un ciclo de vida completo de ciencia de datos utilizando Comet y otras plataformas DevOps. Aunque se necesita una comprensión de los conceptos básicos de la ciencia de datos y conceptos de programación, no se requiere ningún conocimiento previo de Comet y DevOps.