Scaling Up Machine Learning

Mikhail Bilenko

13 évaluations par Goodreads

Langue : anglais

Edité par Cambridge University Press Mär 2018, 2018

1108461743 / 9781108461740

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Neuware - This book presents an integrated collection of representative approaches for scaling up machine learning and data mining methods on parallel and distributed computing platforms. Demand for parallelizing learning algorithms is highly task-specific: in some settings it is driven by the enormous dataset sizes, in others by model complexity or by real-time performance requirements. Making task-appropriate algorithm and platform choices for large-scale machine learning requires understanding the benefits, trade-offs and constraints of the available options. Solutions presented in the book cover a range of parallelization platforms from FPGAs and GPUs to multi-core systems and commodity clusters, concurrent programming frameworks including CUDA, MPI, MapReduce and DryadLINQ, and learning settings (supervised, unsupervised, semi-supervised and online learning). Extensive coverage of parallelization of boosted trees, SVMs, spectral clustering, belief propagation and other popular learning algorithms, and deep dives into several applications, make the book equally useful for researchers, students and practitioners.…

N° de réf. du vendeur 9781108461740

Titre
Scaling Up Machine Learning
Auteur
Mikhail Bilenko
Éditeur
Cambridge University Press Mär 2018
Année de publication
2018
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1108461743
ISBN à 13 chiffres
9781108461740
Poids de l'article
844 grammes
Dimensions
254x178x25 mm

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