Поделиться

Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python

Обзор методов машинного обучения.

Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти «Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python» DMK-Press, 2018 год, 358 стр., ISBN: 978-5-97060-506-6; (66,1 мб. pdf+Code)

В книге представлены методы и 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.

Large Scale Machine Learning with Python
Alberto
Boschetti, Bastiaan Sjardin, Luca Massaron, ISBN-10:1785887211, Year:2016, Pages:439, English, (4.8 mb PDF+Code)

Large Python machine learning projects involve new problems associated with specialized machine learning architectures and designs that many data scientists have yet to tackle. But finding algorithms and designing and building platforms that deal with large sets of data is a growing need. Data scientists have to manage and maintain increasingly complex data projects, and with the rise of big data comes an increasing demand for computational and algorithmic efficiency. Large Scale Machine Learning with Python uncovers a new wave of machine learning algorithms that meet scalability demands together with a high predictive accuracy.

СкачатьEN PDF +Code

Оглавление книги

Содержание

1. Первые шаги к масштабируемости
2. Масштабируемое обучение в Scikit-learn
3. Быстрообучающиеся реализации машин SVM
4. Искусственные нейронные сети и глубокое обучение
5. Глубокое обучение с библиотекой TensorFlow
6. Классификационные и регрессионные деревья в крупном масштабе
7. Обучение без учителя в крупном масштабе
8. Распределенные среды — Hadoop и Spark
9. Практическое машинное обучение в среде Spark
Предметный указатель

 

PDF+Code

Скачать


Поделиться