Scaling machine learning parallel (29 Ergebnisse)
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Scaling Up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches
Bekkerman, Ron (EDT); Bilenko, Mikhail (EDT); Langford, John (EDT)
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Scaling up Machine Learning: Parallel and Distributed Approaches
Bekkerman, Ron [Editor]; Bilenko, Mikhail [Editor]; Langford, John [Editor];
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Scaling Up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches
Bekkerman, Ron (EDT); Bilenko, Mikhail (EDT); Langford, John (EDT)
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Scaling Up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches
Bekkerman, Ron (EDT); Bilenko, Mikhail (EDT); Langford, John (EDT)
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Scaling Up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches
Bekkerman, Ron (EDT); Bilenko, Mikhail (EDT); Langford, John (EDT)
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Zustand: New. This integrated collection covers a range of parallelization platforms, concurrent programming frameworks and machine learning settings, with case studies. Editor(s): Bekkerman, Ron; Bilenko, Mikhail; Langford, John. Num Pages: 492 pages, 144 b/w illus. BIC Classification: UYQM; UYQP. Category: (U) Tertiary Educati…on (US: College). Dimension: 256 x 185 x 31. Weight in Grams: 1078. . 2012. Illustrated. hardcover. . . . .
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Scaling Up Machine Learning: Parallel and Distributed Approaches
Bekkerman, Ron (Editor)/ Bilenko, Mikhail (Editor)/ Langford, John (Editor)
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Buch. Zustand: Neu. 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 s…ettings 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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Verlag: Cambridge University Press, 2011
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Verlag: Cambridge University Press, 2011
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Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 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 a…nd practitioners will find here a vari.
Scaling Up Machine Learning: Parallel and Distributed Approaches
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