!_Расширенный поиск_!    <НА ГЛАВНУЮ>

Скачать "Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А. - Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python" бесплатно

 
Панель управления
Логин 
Пароль 
 

Основные категории

-- Книги
-- Аудиокниги
-- Журналы
-- Фильмы


Смотрите также
Воронина В. В., Михеев А. В., Ярушкина Н. Г. - Теория и практика машинного обучения
Антонио Джулли, Суджит Пал - Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения
Себастьян Paшкa - Python и машинное обучение
Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф - Машинное обучение
Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. - Глубокое обучение
Гифт Ной - Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии
Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro, Tony Ojeda - Applied Text Analysis with Python: Enabling Language Aware Data Products with Ma ...
Каниа Кан - Нейронный сети. Эволюция
Флах П. - Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают зн ...
Уайт Том - Hadoop. Подробное руководство
Пратик Джоши - Искусственный интеллект с примерами на Python
Натан Марц, Джеймс Уоррен - Большие данные: принципы и практика построения масштабируемых систем обработки д ...
Тим Рафгарден - Совершенный алгоритм. Графовые алгоритмы и структуры данных
Кадырова Г.Р. - Интеллектуальные системы
Нишант Шакла - Машинное обучение и TensorFlow

Информация
Все вопросы и пожелания пишите на alexandrpe@meta.ua
Расширенный поиск
по сайту
Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python : Информатика, Программирование
автор: brij | 14 февраля 2019 | Просмотров: 85
 
Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python     Название:   
    Автор:   
    Формат:   PDF
    Размер:   65.7 MB
    Год:   
    Качество:   Отличное
    Язык:   Русский
    Страниц:   358
    ISBN:   978-5-97060-506-6

 
 

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.

P.S. Исходные файлы примеров к книге можно скачать на странице издательства с описанием соответствующей книги.



Вы можете БЕСПЛАТНО скачать данный материал со следующих источников:





Сосчитайте:   61 + один – 3 =      и нажмите   






Разместите ссылку на эту страницу в социальных сетях. Так о ней узнают тысячи человек:





Нашли ошибку? Сообщите администрации сайта:
Выберите один из разделов меню и, если необходимо, напишите комментарий
   61 + один – 2 =    
За ложную информацию бан на месяц

Разместите, пожалуйста, ссылку на эту страницу на своём веб-сайте:

Код для вставки на сайт или в блог:      
Код для вставки в форум (BBCode):      
Прямая ссылка на эту публикацию:      


Помощь по работе с нашей библиотекой :

Программа для открытия файлов формата .PDF
Программа для открытия файлов формата .DJVU
Программа для открытия файлов формата .FB2

 
 
  • 0
 (голосов: 0)
Распечатать
 
 


Другие книги (журналы) по этой теме:
 
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О (+CD) | Даррен Кук | Программирование | Скачать бесплатно без смс и регистрации Даррен Кук - Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О (+CD)

Машинное обучение наконец-то достигло стадии зрелости. При помощи программного обеспечения H2O вы можете решать задачи машинного обучения и анализа данных с использованием простого в использовании и открытого (open source) фреймворка, который поддерживает большое количество операционный систем и языков программирования, а также масштабируется для о ...
 
 
Построение систем машинного обучения на языке Python, 2-е издание | Луис Педро Коэльо, Вилли Ричард | Программирование | Скачать бесплатно без смс и регистрации Луис Педро Коэльо, Вилли Ричард - Построение систем машинного обучения на языке Python, 2-е издание

Построение систем машинного обучения на языке Python, 2-е издание — Применение машинного обучения для лучшего понимания природы данных - умение, необходимое любому современному разработчику программ или аналитику. Python - замечательный язык для создания приложении машинного обучения.
 
 
Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow | Жерон Орельен | Программирование | Скачать бесплатно без смс и регистрации Жерон Орельен - Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow

Благодаря серии недавних достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на основе данных. В настоящем практическом руководстве показано ...
 
 
Глубокое обучение на Python | Шолле Ф. | Программирование | Скачать бесплатно без смс и регистрации Шолле Ф. - Глубокое обучение на Python

Глубокое обучение на Python — Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе.
 
 
Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка | Бенгфорт Бенджамин, Билбро Ребекка, Охеда Тони | Программирование | Скачать бесплатно без смс и регистрации Бенгфорт Бенджамин, Билбро Ребекка, Охеда Тони - Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка

Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно интегрируется в программные решения. Нейронные сети способны решать самые сложные задачи обработки естественного языка, никого не удивляет машинный пере ...
 
 



Данный материал НЕ НАРУШАЕТ авторские права никаких физических или юридических лиц.
Если это не так - свяжитесь с администрацией сайта.
Материал будет немедленно удален.
Электронная версия этой публикации предоставляется только в ознакомительных целях.
Для дальнейшего её использования Вам необходимо будет
приобрести бумажный (электронный, аудио) вариант у правообладателей.

Администрация сайта

Наверх