www.samag.ru
Журнал «БИТ. Бизнес&Информационные технологии»      
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
Журнал "Системный администратор"
Журнал «БИТ»
Подписка
Архив номеров
Где купить
Авторам
Рекламодателям
Контакты
   

  Опросы
  Статьи

Интеграция Open Source-решений  

Open Source в облачной среде

Облачные решения становятся всё более популярными в мире. Компании стремятся использовать их для

 Читать далее...

Автоматизация  

Нейросеть вам в руки! Как использовать ИИ для автоматизации задач

Использование ИИ для автоматизации задач помогает компании получить конкурентное преимущество, поскольку объединение

 Читать далее...

Рынок труда  

Специалист по этическому ИИ, инженер по квантовым вычислениям или аналитик по метавселенной?

Новые тенденции в развитии ИТ могут привести к возникновению новых специальностей в

 Читать далее...

Книжная полка  

Учитесь убеждать и побеждать

Издательство «БХВ», как всегда, порадовало своих читателей хорошими книжными новинками. Кроме популярных

 Читать далее...

Сетевая инфраструктура  

Как удаленная работа меняет подход к сетевой инфраструктуре?

С увеличением числа сотрудников, работающих из дома, организации сталкиваются с необходимостью создания

 Читать далее...

Мониторинг  

Какой мониторинг нужен сегодня?

По мнению экспертов ГК InfoWatch, действия сотрудников – самая распространенная причина инцидентов

 Читать далее...

Книжная полка  

Руководство для тех, кто увлечен ИИ, программированием. И дизайном

Накануне лета издательство «БХВ» выпустило книжные новинки, от которых любителям чтения будет

 Читать далее...

Мобильные приложения  

Искусственный интеллект в мобильных приложениях: возможности и перспективы

Обзор современных применений ИИ в мобильных приложениях, анализ перспектив развития этой технологии,

 Читать далее...

ИТ-образование  

Как сделать ИТ-образование эффективным?

Эксперты ИТ-отрасли отвечают на вопросы «СА». Обсуждаем ключевые аспекты для улучшения образовательных

 Читать далее...

Work-life balance  

Как айтишнику найти баланс между работой и личной жизнью?

Обсуждаем инструменты для эффективного управления временем, снижения уровня стресса и достижения гармонии. На

 Читать далее...

Книжная полка  

Всё самое нужное – под одной обложкой

Отличительная черта книжных новинок, выпущенных недавно издательством «БХВ» – это их универсальность. Не просто

 Читать далее...

ИТ-инфраструктура  

Системы мониторинга ИТ-инфраструктуры-2025

Без мониторинга ИТ-инфраструктуры не обходится ни одна компания, хотя бы потому, что

 Читать далее...

Открытое ПО  

Безопасность Open Source: рискуем или контролируем?

Компания «Кросс технолоджис» изучила, как используется ПО с открытым кодом в компаниях

 Читать далее...

Работа с нейросетью  

Скажи, есть ли у тебя AI, и я скажу, кто ты

Недавно сервис по поиску работы SuperJob выяснил, что каждый второй россиянин уже

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
19.03.2018г.
Просмотров: 9466
Комментарии: 0
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 9698
Комментарии: 0
Особенности киберпреступлений в России: инструменты нападения и защита информации

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 7116
Комментарии: 0
Глубокое обучение с точки зрения практика

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 4447
Комментарии: 0
Изучаем pandas

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 5240
Комментарии: 0
Программирование на языке Rust (Цветное издание)

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 5233
Комментарии: 0
Глубокое обучение

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 7905
Комментарии: 0
Анализ социальных медиа на Python

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 4596
Комментарии: 0
Основы блокчейна

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 4853
Комментарии: 0
Java 9. Полный обзор нововведений

 Читать далее...

16.02.2017г.
Просмотров: 8856
Комментарии: 0
Опоздавших не бывает, или книга о стеке

 Читать далее...

17.05.2016г.
Просмотров: 12297
Комментарии: 0
Теория вычислений для программистов

 Читать далее...

30.03.2015г.
Просмотров: 13868
Комментарии: 0
От математики к обобщенному программированию

 Читать далее...

18.02.2014г.
Просмотров: 15634
Комментарии: 0
Рецензия на книгу «Читаем Тьюринга»

 Читать далее...

13.02.2014г.
Просмотров: 10497
Комментарии: 0
Читайте, размышляйте, действуйте

 Читать далее...

12.02.2014г.
Просмотров: 8519
Комментарии: 0
Рисуем наши мысли

 Читать далее...

10.02.2014г.
Просмотров: 6753
Комментарии: 4
Страна в цифрах

 Читать далее...

18.12.2013г.
Просмотров: 5895
Комментарии: 0
Большие данные меняют нашу жизнь

 Читать далее...

18.12.2013г.
Просмотров: 4768
Комментарии: 0
Компьютерные технологии – корень зла для точки роста

 Читать далее...

04.12.2013г.
Просмотров: 4466
Комментарии: 0
Паутина в облаках

 Читать далее...

03.12.2013г.
Просмотров: 4685
Комментарии: 1
Рецензия на книгу «MongoDB в действии»

 Читать далее...

Друзья сайта  

Каталог продукции / Книги / Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python

 Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python

Оригинальное название:

"Large Scale Machine Learning with Python"

Оригинальный правообладатель:

Packt Publishing 

Автор: Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А.
Дата выхода: сентябрь 2017 года
Формат: 165 * 235 мм
Бумага: офсетная
Обложка: Твердый переплет
Объем, стр.: 358
ISBN: 978-5-97060-506-6
Вес, гр.: 700

Оглавление и отрывки из глав

Файлы к книге 

 

Учитесь быстро создавать мощные модели машинного обучения и развертывать крупномасштабные приложения прогнозирования!

С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность. Книга «Крупномасштабное машинное обучение на языке Python» открывает новую волну алгоритмов машинного обучения, которые удовлетворяют требованиям масштабируемости, а также высокой прогнозной точности. В первую очередь, мы начинаем с семейства алгоритмов машинного обучения, которые считаются масштабируемыми. С этим семейством алгоритмов мы проведем вас через три уровня масштабируемости. Первый уровень посвящен всему, что касается ускорения алгоритмов, которые могут использоваться на настольном компьютере. Мы предоставим советы относительно параллелизации и выделения памяти. Второй уровень касается более новых алгоритмов, которые специально предназначены для масштабируемости и могут обрабатывать большие файлы. Третий уровень непосредственно связан с машинным обучением в окружении больших данных. Мы также охватим самые эффективные методы машинного обучения в вычислительной парадигме MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python.

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru