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inglês | 2023 | ISBN: 9781098106812 | 339 páginas | Verdadeiro EPUB, MOBI | 14,86 MB
Fique por dentro do Apache Spark, o mecanismo popular para processamento de dados em larga escala, incluindo aprendizado de máquina e análises. Se você deseja expandir seu conjunto de habilidades ou avançar em sua carreira em aprendizado de máquina escalonável com MLlib, PyTorch distribuído e TensorFlow distribuído, este guia prático é para você. Usando o Spark como sua principal plataforma de processamento de dados, você descobrirá várias tecnologias de código aberto projetadas e construídas para enriquecer os recursos de ML do Spark.
Scaling Machine Learning with Spark examina várias tecnologias para criar fluxos de trabalho de ML distribuídos de ponta a ponta com base no ecossistema Apache Spark com Spark MLlib, MLFlow, TensorFlow, PyTorch e Petastorm. Este livro mostra quando usar cada tecnologia e por quê. Se você é um cientista de dados que trabalha com aprendizado de máquina, aprenderá como
Crie fluxos de trabalho de aprendizado de máquina distribuídos práticos, incluindo engenharia de recursos e formatos de dados
Estenda as funcionalidades de aprendizado profundo além do Spark, conectando-se ao TensorFlow e PyTorch distribuídos
Gerencie seu ciclo de vida de experiência de aprendizado de máquina com o MLFlow
Use o Petastorm como uma camada de armazenamento para conectar os dados do Spark ao TensorFlow e ao PyTorch
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