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.
