8 (812) 320-06-69

Каталог

Категории
Высшее образование (16+) (45099)
Высшее образование
Естественные науки (2781)
Естественные науки
Общественные науки (3966)
Общественные науки
Информатика и компьютерные технологии (4986)
Информатика и компьютерные технологии
Инженерное дело (1487)
Инженерное дело
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника (1412)
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника
Строительство. Архитектура (819)
Строительство. Архитектура
Строительство. Архитектура. Журналы (17)
Строительство. Архитектура. Журналы
Бетон и железобетон (3)
Бетон и железобетон
Жилищное строительство (7)
Жилищное строительство
Строительные материалы (7)
Строительные материалы
Юридические науки.Право (4595)
Юридические науки.Право
Отрасли права (2892)
Отрасли права
Гуманитарные науки (6467)
Гуманитарные науки
Иностранные языки (2430)
Иностранные языки
Экономика. Экономические науки (7959)
Экономика. Экономические науки
Образование. Педагогические науки (4139)
Образование. Педагогические науки
Медицина и здравоохранение (994)
Медицина и здравоохранение
Физическая культура и спорт (518)
Физическая культура и спорт
Среднее профессиональное образование (14+) (3380)
Среднее профессиональное образование
Коллекции (49348)
Коллекции
Издательские коллекции (48929)
Издательские коллекции
Проспект (3133)
Проспект
Журналы (1146)
Журналы
Остаться в выбранном разделе
Назад к каталогу

Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python / пер. с анг. А. В. Логунова

Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python / пер. с анг. А. В. Логунова ISBN 978-5-97060-506-6
ISBN 978-5-97060-506-6
Авторы: 
Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А.
Тип издания: 
Дополнительная литература
Издательство: 
Москва: ДМК Пресс
Год: 
2018
Количество страниц: 
358
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.

Библиографическое описание Скопировать библиографическое описание

Шарден Б. Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python / пер. с анг. А. В. Логунова / Б. Шарден, Л. Массарон, А. Боскетти. - Москва : ДМК Пресс, 2018. - 358 с. - ISBN 978-5-97060-506-6. - URL: http://m.ibooks.ru/bookshelf/363700/reading (дата обращения: 26.07.2025). - Текст: электронный.