Практическая работа №1 по дисциплине «Проектирование вычислительных комплексов»

5.
 
Дополнительное задание
 
1.
Напишите функцию, загружающую один из датасетов, разобранных вами в ходе 
выполнения. Проделайте какую-либо операцию над этимдатасетом (например, измените 
все значения в одном из столбцов). 
2.
Используйте
библиотеку timeit 
для замера времени работы данной функции. 
3.
Проверьте время работы функции в 4х различных ситуациях: 
Google Colab CPU
, 
Google Colab 
GPU
, 
локальный CPU
, 
локальный GPU
. Использовать локальный GPU вы можете как с 
помощью локального подключения в Google Colaboratory к Jupyter Notebook, так и просто 
из своего Jupyter Notebook. 
Можете воспользоваться переключением устройства выполнения в Google, либо командой with 
tf.device('/device:CPU:0'): 
от Tensorflow, либо аналогичным способом на ваш выбор. 

data 
6.
 
Рекомендуемые источники
 
Машинное обучение и архитектура нейронных сетей
 
https://vas3k.ru/blog/machine_learning/ 
Tensorflow
 
https://colab.research.google.com/notebooks/mlcc/tensorflow_programming_concepts.ipynb 
https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner 
Colab
 
https://habr.com/ru/post/428117/ 
https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5d 
https://habr.com/ru/post/413229/ 
Data
 
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+(Diagnostic) 
https://towardsdatascience.com/top-sources-for-machine-learning-datasets-bb6d0dc3378b 
https://docs.microsoft.com/ru-ru/azure/machine-learning/team-data-science-process/prepare- 
http://blog.datalytica.ru/2018/04/blog-post.html 

Приложение А 
Основные архитектуры НС (https://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/)