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portada Scaling up Machine Learning Hardback (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Año
2011
Idioma
Inglés
N° páginas
492
Encuadernación
Tapa Dura
Dimensiones
25.9 x 18.5 x 3.3 cm
Peso
1.09 kg.
ISBN
0521192242
ISBN13
9780521192248
N° edición
1

Scaling up Machine Learning Hardback (en Inglés)

Ron Bekkerman (Ilustrado por) · Mikhail Bilenko (Ilustrado por) · John Langford (Ilustrado por) · Cambridge University Press · Tapa Dura

Scaling up Machine Learning Hardback (en Inglés) - Bekkerman, Ron ; Bilenko, Mikhail ; Langford, John

Libro Nuevo

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  • Estado: Nuevo
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Reseña del libro "Scaling up Machine Learning Hardback (en Inglés)"

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.

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El libro está escrito en Inglés.
La encuadernación de esta edición es Tapa Dura.

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