Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
Raamat riiulist
Kirjeldus
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.Toode ID
1418394
Autor
Kirjastaja
Aasta
2018
ISBN
978-5-97060-506-6
Kood
7887030
Kaal
0.61
Vorming
70х100/16
Köitmine
твердый
Kättesaadavus
Laos
Pakendi suurus
XS
