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.
Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python : учитесь быстро создавать мощные модели машинного обучения и развертывать крупномасштабные приложения прогнозирования
Художественная литератураГлавная 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.
$0.00
Нет в наличии
Вес | 24 унция |
---|---|
Габариты | 8.5 × 5.7 × 1.0 дюйм |
ISBN | 978-5-97060-506-6 |
EAN | 9785970605066 |
Формат | 70×100/16 |
Издательство | |
Переплет | Твердый переплет |
Автор | |
Стандарт | 12 |
Год выпуска | |
Количество страниц | 358 |
SKU | 612986 |
Формат, мм | 170×240 |
Язык | |
Тип издания | Отдельное издание |
Тираж | 240 |