Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
Об издании
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.
Библиографическая запись
Шарден, Б. Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python / Б. Шарден, Л. Массарон, А. Боскетти ; перевод А. В. Логунов. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 358 c. — ISBN 978-5-97060-506-6. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/124994.html (дата обращения: 18.10.2022). — Режим доступа: для авторизир. пользователей
РЕКОМЕНДУЕМ К ПРОЧТЕНИЮ
Жаныс А.Б.
(EDP Hub (Идипи Хаб), Ай Пи Ар Медиа)
Терехова Н.В., Кабанова И.А., Кожевникова Н.Г.
(Ай Пи Ар Медиа)
Колесова Л.Г.
(EDP Hub (Идипи Хаб), Ай Пи Ар Медиа)
Бородулина Н.Ю., Ильина И.Е., Макеева М.Н.
(Профобразование, Ай Пи Ар Медиа)
C ЭТОЙ КНИГОЙ ТАКЖЕ ЧИТАЮТ
Межуева Л.В., Быков А.В., Иванова А.П.
(Оренбургский государственный университет, ЭБС АСВ)
Аникеева Т.М., Ахмедов Р.М., Горелик А.П., Григорьев А.И., Дерюгина Т.В., Джабуа И.В., Долгов С.Г., Комзолов А.И., Кузбагаров А.Н., Курбанов Р.А., Ларина И.В., Ларина Т.В., Рогачев Е.С., Рыжих И.В., ...
(ЮНИТИ-ДАНА)