Scaling Up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches

Mikhail Bilenko

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Sprache: Englisch

Verlag: Cambridge University Press, 2011

0521192242 / 9780521192248

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Artikelbeschreibung vom Verkäufer

Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.

Bestandsnummer des Verkäufers 9780521192248

Titel
Scaling Up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches
Autor
Mikhail Bilenko
Verlag
Cambridge University Press
Veröffentlichungsjahr
2011
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
0521192242
ISBN-13
9780521192248
Artikelgewicht
1.112 Gramm
Abmessungen
260x183x31 mm

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