Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python: Шарден, Массарон, Боскетти
Large Scale Machine Learning with Python
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 Scik
Полная аннотация
Издательство
Все характеристики
Аннотация
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.
Характеристики
Редактор
Переводчик
Издательство
ID товара
612986
ISBN
978-5-97060-506-6
Страниц
358 (Офсет)
Вес
602 г
Размеры
240x175x20 мм
Тип обложки
7Б - твердая (плотная бумага или картон)
Иллюстрации
Черно-белые
Все характеристики
1 744
3 487
Отпуск, не отпускай!
-50%
Вы сэкономите
1743
Скидка 50%
1 744
3 487
2 акции по этому товару
Рецензии на книгу
Читали книгу? Как она вам?
+50 ₽ за рецензию
Вы можете стать одним из первых, кто напишет рецензию на эту книгу, и получить бонус — до 50 рублей на баланс в Лабиринте!
Книги из жанра

1 0912 182 -50% Еще 4 дня
Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет
Сейновски Терренс Джей
3 0146 028 -50% Еще 4 дня
Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление
Брантон Стивен Л.
1 3772 754 -50% Еще 4 дня
Современные технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие
Макшанов Андрей Владимирович
3 2526 503 -50% Еще 4 дня
Подробное руководство по DAX: бизнес-аналитика с Microsoft Power Bl, SQL Server Analysis Services
Феррари Альберто