В гостях у Грёблина

С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность. Книга «Крупномасштабное машинное обучение на языке Python» открывает новую волну алгоритмов машинного обучения, которые удовлетворяют требованиям масштабируемости, а также высокой прогнозной точности. В первую очередь, мы начинаем с семейства алгоритмов машинного обучения, которые считаются масштабируемыми. С этим семейством алгоритмов мы проведем вас через три уровня масштабируемости.
Первый уровень посвящен всему, что касается ускорения алгоритмов, которые могут использоваться на настольном компьютере. Мы предоставим советы относительно параллелизации и выделения памяти.
Второй уровень касается более новых алгоритмов, которые специально предназначены для масштабируемости и могут обрабатывать большие файлы.
Третий уровень непосредственно связан с машинным обучением в окружении больших данных. Мы также охватим самые эффективные методы машинного обучения в вычислительной парадигме 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.

Название: Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
Автор: Шарден Б.
Язык: Русский
Издательство: ДМК Пресс
Жанр: Компьютерная литература
Год выхода: 2018
Формат: pdf
Страниц: 358
Размер: 70 Мб

Скачать Боскетти А. - Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python

Скачать с Katfile.com
Скачать с TurboBit.сс
Скачать с Тurbo.Тo

Зарегистрируйся и увидишь ссылки. [ Регистрация | Вход ]