Scaling up Machine Learning (Paperback)

Ron Bekkerman

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Sprache: Englisch

Verlag: Cambridge University Press, Cambridge, 2018

1108461743 / 9781108461740

Anbieter: CitiRetail, Stevenage, Vereinigtes KönigreichCitiRetail

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Paperback. 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. In many practical situations it is impossible to run existing machine learning methods on a single computer, because either the data is too large or the speed and throughput requirements are too demanding. Researchers and practitioners will find here a variety of machine learning methods developed specifically for parallel or distributed systems, covering algorithms, platforms and applications. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.

Bestandsnummer des Verkäufers 9781108461740

Titel
Scaling up Machine Learning (Paperback)
Autor
Ron Bekkerman
Verlag
Cambridge University Press, Cambridge
Veröffentlichungsjahr
2018
Zustand
new
Einband
Paperback
Sprache
Englisch
ISBN-10
1108461743
ISBN-13
9781108461740

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