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