Praktyczne uczenie maszynowe z wykorzystaniem Spark: Odkryj skalowalną wydajność Apache Spark dzięki wysokiej jakości algorytmom NLP, Computer Vision i ML (En

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 3 głosach.

Oryginalny tytuł:

Practical Machine Learning with Spark: Uncover Apache Spark's Scalable Performance with High-Quality Algorithms Across NLP, Computer Vision and ML (En

Zawartość książki:

Poznaj kosmiczne sekrety przetwarzania rozproszonego dla aplikacji Deep Learning.

KLUCZOWE CECHY

⬤ Dogłębna praktyczna demonstracja koncepcji ML/DL przy użyciu Distributed Framework.

⬤  Obejmuje ilustracje graficzne i objaśnienia wizualne dla potoków ML/DL.

⬤  Zawiera żywą bazę kodu dla każdej aplikacji NLP, wizji komputerowej i uczenia maszynowego.

OPIS

Ta książka zapewnia czytelnikowi aktualne wyjaśnienie uczenia maszynowego oraz dogłębne, kompleksowe i proste zrozumienie technik architektonicznych wykorzystywanych do oceny i przewidywania futurystycznych spostrzeżeń dotyczących danych przy użyciu Apache Spark.

Książka prowadzi czytelników przez konfigurację instalacji Hadoop i Spark w środowisku lokalnym, Docker i AWS. Czytelnicy dowiedzą się o Spark MLib i jak wykorzystać go w nadzorowanych i nienadzorowanych scenariuszach uczenia maszynowego. Z pomocą Sparka, niektóre z najbardziej znanych technologii, takich jak przetwarzanie języka naturalnego i wizja komputerowa, są oceniane i demonstrowane w realistycznym otoczeniu. Korzystając z możliwości Apache Spark, w książce omówiono podstawowe komponenty, które leżą u podstaw każdej z tych technologii przetwarzania języka naturalnego, wizji komputerowej i uczenia maszynowego, a także sposób, w jaki można włączyć te technologie do procesów biznesowych.

Pod koniec książki czytelnicy poznają kilka frameworków głębokiego uczenia, takich jak TensorFlow i PyTorch. Czytelnicy nauczą się również wykonywać rozproszone przetwarzanie problemów głębokiego uczenia się przy użyciu języka programowania Spark.

CZEGO SIĘ NAUCZYSZ

⬤  Dowiedz się, jak rozpocząć pracę z projektami uczenia maszynowego przy użyciu Sparka.

⬤  Jak wykorzystać projekt Spark MLib do operacji uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.

⬤  Wykorzystanie Sparka w zadaniach obejmujących NLP, uczenie bez nadzoru i wizję komputerową.

⬤  Eksperymentowanie z aplikacją Spark w środowisku chmurowym i z potokowymi przepływami pracy AI.

⬤  Uruchamiać aplikacje głębokiego uczenia w sieci rozproszonej.

DLA KOGO JEST TA KSIĄŻKA

Ta książka jest cenna dla inżynierów danych, inżynierów uczenia maszynowego, naukowców zajmujących się danymi, architektów danych, analityków biznesowych i konsultantów technicznych na całym świecie. Korzystne byłoby posiadanie pewnej znajomości podstaw Hadoop i Python.