Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python

Распродажа!

1,189.00  1,089.00 

С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность.

Артикул: 978-5-97060-506-6 Категория: Метки: , , , , , , ,
Ozon.ruДМК Пресс

Описание

С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность. Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow. Рассмотрены классификационные и регрессионные деревья, а также обучение без учителя. Охвачены эффективные методы машинного обучения в вычислительной среде MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python.

С этой книгой вы научитесь:

  • применять большинство масштабируемых алгоритмов машинного обучения;
  • работать с новейшими крупномасштабными методами машинного обучения;
  • увеличивать прогнозную точность при помощи методов глубокого обучения и масштабируемых методов обработки данных;
  • работать с вычислительной парадигмой Map-Reduce в платформе Spark;
  • применять эффективные алгоритмы машинного обучения на основе платформ Spark и Hadoop;
  • создавать мощные ансамбли в крупном масштабе;
  • использовать потоки данных для обучения линейных и нелинейных прогнозных моделей на чрезвычайно больших наборах данных, используя всего одну машину.

Бренд

Ozon.ru

Ведущая российская компания электронной коммерции
Ozon.ru

ДМК Пресс

Издательство, специализирующееся на компьютерной и радиотехнической литературе.
ДМК Пресс

Детали

Авторы

Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти

Формат

170×240 мм (средний формат)

Количество страниц

358

Год выпуска

2017

ISBN

978-5-97060-506-6

Издательство

ДМК Пресс

Переплёт

Твердый

Язык

русский

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *