Apprendimento automatico pratico con Spark: Scoprire le prestazioni scalabili di Apache Spark con algoritmi di alta qualità in NLP, Computer Vision e ML (En).

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Titolo originale:

Practical Machine Learning with Spark: Uncover Apache Spark's Scalable Performance with High-Quality Algorithms Across NLP, Computer Vision and ML (En

Contenuto del libro:

Esplora i segreti cosmici dell'elaborazione distribuita per le applicazioni di Deep Learning.

CARATTERISTICHE CHIAVE

⬤ Dimostrazione pratica approfondita dei concetti di ML/DL utilizzando il Distributed Framework.

⬤ Comprende illustrazioni grafiche e spiegazioni visive per le pipeline di ML/DL.

⬤  Include una base di codice live per ogni applicazione di NLP, computer vision e machine learning.

DESCRIZIONE

Questo libro fornisce al lettore una spiegazione aggiornata del Machine Learning e una comprensione approfondita, completa e diretta delle tecniche architetturali utilizzate per valutare e anticipare le intuizioni futuristiche dei dati utilizzando Apache Spark.

Il libro accompagna i lettori nella configurazione di installazioni Hadoop e Spark on-premises, Docker e AWS. I lettori impareranno a conoscere Spark MLib e a utilizzarlo in scenari di apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato. Con l'aiuto di Spark, alcune delle tecnologie più importanti, come l'elaborazione del linguaggio naturale e la computer vision, vengono valutate e dimostrate in un contesto realistico. Utilizzando le capacità di Apache Spark, questo libro discute i componenti fondamentali che stanno alla base di ognuna di queste tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale, di computer vision e di apprendimento automatico, nonché il modo in cui è possibile incorporare queste tecnologie nei propri processi aziendali.

Verso la fine del libro, i lettori impareranno a conoscere diversi framework di deep learning, come TensorFlow e PyTorch. I lettori impareranno anche a eseguire l'elaborazione distribuita di problemi di deep learning utilizzando il linguaggio di programmazione Spark.

COSA IMPARERETE

⬤  Imparare come iniziare a realizzare progetti di apprendimento automatico con Spark.

⬤  Scoprire come utilizzare il design di Spark MLib per le operazioni di machine learning e deep learning.

⬤  Utilizzare Spark in attività di PNL, apprendimento non supervisionato e visione artificiale.

⬤  Sperimentare Spark in un ambiente cloud e i flussi di lavoro della pipeline AI.

⬤  Eseguire applicazioni di deep learning su una rete distribuita.

A CHI È RIVOLTO QUESTO LIBRO

Questo libro è prezioso per ingegneri dei dati, ingegneri dell'apprendimento automatico, scienziati dei dati, architetti dei dati, analisti aziendali e consulenti tecnici di tutto il mondo. Sarebbe utile avere una certa familiarità con i fondamenti di Hadoop e Python.