Implementering av et dyp læringsprosjekt i stor skala kan være en betydelig utfordring. For å kunne skalere prosjektet ditt på en vellykket måte, er det nødvendig med en grundig forståelse av fullstack dyp læring, som omfatter kunnskap på tvers av hardware, programvare, data og algoritmer. Denne boken belyser komplekse begreper innen fullstack dyp læring og styrker forståelsen gjennom praktiske øvelser, som gir deg verktøy og teknikker for å skalere prosjektet ditt. Det er viktig at skaleringsarbeidet er både effektivt og bærekraftig. I denne guiden får du innsikt i detaljerte begreper og metoder som vil hjelpe deg å oppnå en effektiv og optimal skaleringsprosess. Du vil tilegne deg en omfattende forståelse av: * Hvordan data flyter gjennom det dype læringsnettverket og hvilken rolle beregningsgrafene spiller i oppbyggingen av modellen din. * Hvordan akselerert databehandling kan fremskynde treningsprosessen, samt hvordan du best kan utnytte de tilgjengelige ressursene. * Hvordan du kan trene modellen din ved hjelp av distribuerte treningsparadigmer.
