Machine Learning with PySpark: So spracovaním prirodzeného jazyka a odporúčacími systémami

Recenzie čitateľov

Momentálne nie sú žiadne recenzie čitateľov. Hodnotenie je založené na 4 hlasoch.

Pôvodný názov:

Machine Learning with PySpark: With Natural Language Processing and Recommender Systems

Obsah knihy:

Ovládnite nové funkcie v PySparku 3. 1 na vývoj inteligentných aplikácií založených na údajoch. Toto aktualizované vydanie zahŕňa témy od vytvárania škálovateľných modelov strojového učenia, cez spracovanie prirodzeného jazyka až po odporúčacie systémy.

Machine Learning with PySpark, Second Edition začína základmi Apache Spark vrátane najnovších aktualizácií tohto frameworku. Ďalej sa zoznámite s celým spektrom implementácií tradičných algoritmov strojového učenia spolu so spracovaním prirodzeného jazyka a odporúčacími systémami. Oboznámite sa s kritickým procesom výberu algoritmov strojového učenia, prijímania údajov a spracovania údajov na riešenie obchodných problémov. Uvidíte ukážku vytvárania modelov strojového učenia pod dohľadom, ako sú lineárna regresia, logistická regresia, rozhodovacie stromy a náhodné lesy. Dozviete sa tiež, ako automatizovať tieto kroky pomocou Spark pipelines, po ktorých nasledujú modely bez dohľadu, ako napríklad K-means a hierarchické zhlukovanie. Časť o spracovaní prirodzeného jazyka (NLP) sa zaoberá spracovaním textu, dolovaním textu a vkladaním na klasifikáciu. Toto nové vydanie tiež predstavuje Koalas v Sparku a spôsob automatizácie práce s údajmi pomocou Airflow a najnovšej ML knižnice PySpark.

Po dokončení tejto knihy pochopíte, ako používať knižnicu strojového učenia PySpark na vytváranie a trénovanie rôznych modelov strojového učenia spolu so súvisiacimi komponentmi, ako je prijímanie, spracovanie a vizualizácia údajov, na vývoj inteligentných aplikácií založených na údajoch.

Čo sa naučíte:

⬤ Vybudovať spektrum algoritmov strojového učenia pod dohľadom a bez dohľadu.

⬤ Používať knižnicu strojového učenia PySpark na implementáciu strojového učenia a odporúčacích systémov.

⬤ Využívať nové funkcie knižnice strojového učenia PySpark.

⬤ Pochopiť spracovanie údajov pomocou Koalas v Sparku.

⬤ Zvládnuť otázky týkajúce sa inžinierstva funkcií, vyváženosti tried, skreslenia a rozptylu a krížového overovania na vytvorenie optimálne vhodných modelov.

Pre koho je táto kniha určená

Profesionálom v oblasti dátovej vedy a strojového učenia.