Описание
Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
Артикул Маркета
103723248902
Внешний вид товаров и/или упаковки может быть изменён изготовителем и отличаться от изображенных на Яндекс Маркете.
Пэй
4 545 ₽
–52%
–200 ₽
С доставкой по клику
Заказ от 1500₽
Пэй
4 545 ₽
–52%
Доставка Маркета
Послезавтра, по клику 0 ₽
Москва
Послезавтра, пункт выдачи 0 ₽
Москва
14 дней на возврат
О возвратах
книги ДМК Пресс
Магазин
1Kзаказов
50подписчиков
1год на Маркете
О товаре
Описание
Больше, чем теория: советы по параллелизации, управлению памятью и работе с большими файлами!
Современный специалист по данным должен уметь работать во всей экосистеме — от оптимизации кода до управления кластером. Эта книга дает именно такой, полный обзор. Вы начнете с низкоуровневой оптимизации (память, CPU), перейдете к алгоритмам для внешней памяти, а затем освоите интеграцию с ключевыми Big Data-платформами — Hadoop и Spark — для выполнения задач машинного обучения в распределенном режиме. Комплексный навык, который повысит вашу ценность на рынке.
Учитесь быстро создавать мощные модели машинного обучения и развертывать крупномасштабные приложения прогнозирования!
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.
Современный специалист по данным должен уметь работать во всей экосистеме — от оптимизации кода до управления кластером. Эта книга дает именно такой, полный обзор. Вы начнете с низкоуровневой оптимизации (память, CPU), перейдете к алгоритмам для внешней памяти, а затем освоите интеграцию с ключевыми Big Data-платформами — Hadoop и Spark — для выполнения задач машинного обучения в распределенном режиме. Комплексный навык, который повысит вашу ценность на рынке.
Учитесь быстро создавать мощные модели машинного обучения и развертывать крупномасштабные приложения прогнозирования!
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.
Характеристики
Общие характеристики
Артикул Маркета
103723248902
Дополнительно
Внешний вид товаров и/или упаковки может быть изменён изготовителем и отличаться от изображенных на Яндекс Маркете.Возрастное ограничение 18+
Нет отзывов и оценок
Но можно задать вопрос, чтобы узнать о товаре больше
Рекомендуем
Войдите в аккаунтИ тогда откроется корзина, а цены на Маркете могут стать ниже
