Descripción
Aprenda a construir soluciones de aprendizaje automático escalables de extremo a extremo con Apache Spark. Con esta guía práctica, la autora Adi Polak introduce a los profesionales de datos y ML a soluciones creativas que superan los métodos tradicionales actuales. Aprenderá un enfoque más holístico que va más allá de los requisitos específicos y los objetivos organizacionales, lo que permite a los profesionales de datos y ML colaborar y entenderse mejor.
Scaling Machine Learning with Spark examina varias tecnologías para construir flujos de trabajo de ML distribuidos de extremo a extremo basados en el ecosistema de Apache Spark con Spark MLlib, MLflow, TensorFlow y PyTorch. Si usted es un científico de datos que trabaja con aprendizaje automático, este libro le muestra cuándo y por qué usar cada tecnología.
Usted:
- Explorará el aprendizaje automático, incluyendo conceptos y terminología de computación distribuida
- Gestionará el ciclo de vida del ML con MLflow
- Ingerirá datos y realizará un preprocesamiento básico con Spark
- Explorará la ingeniería de características y usará Spark para extraer características
- Entrenará un modelo con MLlib y construirá una canalización para reproducirlo
- Construirá un sistema de datos para combinar el poder de Spark con el aprendizaje profundo
- Obtendrá un ejemplo paso a paso de cómo trabajar con TensorFlow distribuido
- Usará PyTorch para escalar el aprendizaje automático y su arquitectura interna
Autor: Adi Polak
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 11/04/2023
Páginas: 291
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.04lbs
Tamaño: 9.19h x 7.00w x 0.62d
ISBN13: 9781098106829
ISBN10: 1098106822
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de Datos | Aprendizaje Automático
- Informática | Programación | Código Abierto
- Informática | Inteligencia Artificial | General