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分布式機器學習:算法、理論與實踐

分布式機器學習:算法、理論與實踐

定  價:89 元

叢書名:華章科技

        

  • 作者:劉鐵巖 陳薇 王太峰 高飛
  • 出版時間:2018/10/1
  • ISBN:9787111609186
  • 出 版 社:機械工業(yè)出版社
  • 中圖法分類:TP181 
  • 頁碼:
  • 紙張:膠版紙
  • 版次:
  • 開本:16開
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本書旨在全面介紹分布式機器學習的現(xiàn)狀,深入分析其中的核心技術問題,并且討論該領域未來的發(fā)展方向。

全書共12章。第1章是緒論,向大家展示分布式機器學習這個領域的全景。第2章介紹機器學習的基礎知識。第3章到第8章是本書的核心部分,向大家細致地講解分布式機器學習的框架及其各個功能模塊。其中第3章給出整個分布式機器學習框架的綜述,而第4章到第8章則分別針對其中的數(shù)據(jù)與模型劃分模塊、單機優(yōu)化模塊、通信模塊、數(shù)據(jù)與模型聚合模塊加以介紹。接下來的三章是對前面內容的總結與升華。其中第9章介紹由分布式機器學習框架中不同選項所組合出來的各式各樣的分布式機器學習算法,第10章討論這些算法的理論性質,第11章則介紹幾個主流的分布式機器學習系統(tǒng)(包括Spark MLlib 迭代式MapReduce系統(tǒng),Multiverso參數(shù)服務器系統(tǒng),TensorFlow數(shù)據(jù)流系統(tǒng))。*后的第12章是全書的結語,在對全書內容進行簡要總結之后,著重討論分布式機器學習這個領域未來的發(fā)展方向。

本書基于微軟亞洲研究院機器學習研究團隊多年的研究成果和實踐經(jīng)驗寫成,既可以作為研究生從事分布式機器學習方向研究的參考文獻,也可以作為人工智能從業(yè)者進行算法選擇和系統(tǒng)設計的工具書。

人工智能大潮中,市場上已有許多機器學習書籍,但是分布式機器學習的專門書籍還很少見。本書是希望學習和了解分布式機器學習的讀者的福音。

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