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Imparare a creare rapidamente potenti modelli di apprendimento automatico e implementare applicazioni di previsione su larga scala! Con la diffusione dei big data, la domanda di efficienza computazionale e algoritmica aumenta. Il libro «Apprendimento automatico su larga scala in Python» apre una nuova ondata di algoritmi di apprendimento automatico che soddisfano i requisiti di scalabilità e precisione predittiva. In primo luogo, iniziamo con una famiglia di algoritmi di apprendimento automatico considerati scalabili. Con questa famiglia di algoritmi, vi condurremo attraverso tre livelli di scalabilità. Il primo livello riguarda tutto ciò che riguarda l'accelerazione degli algoritmi che possono essere utilizzati sul desktop. Forniremo suggerimenti sulla parallelizzazione e sull'allocazione della memoria. Il secondo livello riguarda algoritmi più recenti, specificamente progettati per la scalabilità e in grado di gestire file di grandi dimensioni.
Aprende a crear rápidamente modelos potentes de aprendizaje automático e implementar aplicaciones de predicción a gran escala! Con la proliferación de big data, la demanda de eficiencia computacional y algorítmica está creciendo. El libro «Machine Learning a gran escala en Python Language» abre una nueva ola de algoritmos de aprendizaje automático que cumplen con los requisitos de escalabilidad, así como una alta precisión predictiva. En primer lugar, comenzamos con una familia de algoritmos de aprendizaje automático que se consideran escalables. Con esta familia de algoritmos, le guiaremos a través de tres niveles de escalabilidad. El primer nivel está dedicado a todo lo que se refiere a la aceleración de los algoritmos que se pueden utilizar en una computadora de escritorio. Proporcionaremos consejos sobre la paralelización y la asignación de memoria. El segundo nivel se refiere a algoritmos más nuevos que están diseñados específicamente para la escalabilidad y pueden manejar archivos más grandes.
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.
Apprenez à créer rapidement de puissants modèles d'apprentissage automatique et à déployer des applications de prévision à grande échelle! Avec la prolifération des grandes données, la demande pour l'efficacité informatique et algorithmique augmente. Le livre « L'apprentissage automatique à grande échelle en Python » ouvre une nouvelle vague d'algorithmes d'apprentissage automatique qui répondent aux exigences d'évolutivité et de précision prédictive. Tout d'abord, nous commençons par une famille d'algorithmes d'apprentissage automatique qui sont considérés comme évolutifs. Avec cette famille d'algorithmes, nous vous guiderons à travers trois niveaux d'évolutivité. Le premier niveau est consacré à tout ce qui concerne l'accélération des algorithmes qui peuvent être utilisés sur un ordinateur de bureau. Nous donnerons des conseils sur la parallélisation et l'allocation de mémoire. Le deuxième niveau concerne les algorithmes plus récents qui sont spécialement conçus pour l'évolutivité et peuvent traiter des fichiers volumineux.
Learn to quickly build powerful machine learning models and deploy large-scale prediction applications! With the proliferation of big data, the demand for computational and algorithmic efficiency is growing. The book "Large-Scale Machine Learning in Python" opens a new wave of machine learning algorithms that meet the requirements of scalability as well as high predictive accuracy. First of all, we start with a family of machine learning algorithms that are considered scalable. With this family of algorithms, we take you through three levels of scalability. The first level is all about accelerating algorithms that can be used on a desktop computer. We will provide advice on parallelization and memory allocation. The second layer concerns newer algorithms that are specifically designed for scalability and can handle large files.
Aprenda rapidamente a criar modelos poderosos de aprendizado de máquina e a implementar aplicações de previsão em larga escala! Com a distribuição de grandes dados, a demanda por eficiência computacional e algoritmática aumenta. O livro «Aprendizagem de máquina em grande escala em Python» abre uma nova onda de algoritmos de aprendizado de máquina que satisfazem os requisitos de escalabilidade e precisão de previsão. Em primeiro lugar, começamos com uma família de algoritmos de aprendizado de máquina que são considerados escaláveis. Com esta família de algoritmos, faremos com que você passe por três níveis de escalabilidade. O primeiro nível é dedicado a tudo quanto à aceleração dos algoritmos que podem ser usados no desktop. Damos dicas sobre paralelização e alocação de memória. O segundo nível diz respeito a algoritmos mais novos que são especialmente projetados para a escalabilidade e podem processar arquivos maiores.
Lernen Sie, schnell leistungsstarke Machine-Learning-Modelle zu erstellen und große Prognoseanwendungen einzusetzen! Mit der Verbreitung von Big Data steigt die Nachfrage nach Rechen- und algorithmischer Effizienz. Das Buch „Large Scale Machine Learning in Python“ eröffnet eine neue Welle von maschinellen Lernalgorithmen, die die Anforderungen an Skalierbarkeit und hohe Vorhersagegenauigkeit erfüllen. Zunächst beginnen wir mit einer Familie von Machine-Learning-Algorithmen, die als skalierbar gelten. Mit dieser Familie von Algorithmen führen wir Sie durch drei Ebenen der Skalierbarkeit. Die erste Ebene widmet sich allem, was die Beschleunigung von Algorithmen betrifft, die auf einem Desktop-Computer verwendet werden können. Wir geben Tipps zur Parallelisierung und Speicherzuweisung. Die zweite Ebene betrifft neuere Algorithmen, die speziell auf Skalierbarkeit ausgelegt sind und große Dateien verarbeiten können.