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包郵 Apache Spark深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)
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16開
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232
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深度學(xué)習(xí)
Apache Spark深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) 版權(quán)信息
- ISBN：9787517099857
- 條形碼：9787517099857 ; 978-7-5170-9985-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Apache Spark深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) 本書特色
深度學(xué)習(xí)是基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，可以解決自然語言處理和圖像分類等領(lǐng)域中特別困難和大規(guī)模的問題。本書解析了技術(shù)和分析部分的復(fù)雜性，以及在Apache Spark上實(shí)施深度學(xué)習(xí)解決方案的速度。 本書首先介紹了Apache Spark和深度學(xué)習(xí)的基本架構(gòu)（如何設(shè)置用于深度學(xué)習(xí)的Spark、分布式建模的原理及不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）；然后在Spark上實(shí)現(xiàn)一些深度學(xué)習(xí)模型，如CNN、RNN和LSTM。讀者將從中獲得所需要的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，并對他們正在處理的復(fù)雜性事件有一個(gè)總體的理解。在本書編寫過程中，將使用流行的深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)和訓(xùn)練分布式模型，如DL4J（大部分）、Keras和TensorFlow。 本書有以下幾個(gè)任務(wù)： 創(chuàng)建一個(gè)實(shí)踐指南實(shí)現(xiàn)Scala（在某些情況下，也包括Python）的擴(kuò)展和性能的深度學(xué)習(xí)解決方案。 通過一些代碼示例讓讀者對使用Spark更有信心。 解釋如何針對特定的深度學(xué)習(xí)問題或場景選擇*佳的解決模型。 本書學(xué)習(xí)目標(biāo)： 使用 Apache Spark構(gòu)建和部署分布式深度學(xué)習(xí)應(yīng)用 理解深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí) 建立 Apache Spark 用于深度學(xué)習(xí) 理解分布式建模的原理和不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 獲得對深度學(xué)習(xí)算法的理解 用Spark開發(fā)文本分析和深度學(xué)習(xí) 使用流行的深度學(xué)習(xí)框架，比如 Deeplearning4j，Tensorflow 和 Keras 開發(fā)流行的深度學(xué)習(xí)算法
Apache Spark深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) 內(nèi)容簡介
深度學(xué)習(xí)是基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，可以解決自然語言處理和圖像分類等領(lǐng)域中特別困難和大規(guī)模的問題。《Apache Spark深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》解析了技術(shù)和分析部分的復(fù)雜性，以及在Apache Spark上實(shí)施深度學(xué)習(xí)解決方案的速度。書中首先介紹了ApacheSpark和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，包括為深度學(xué)習(xí)設(shè)置Spark，學(xué)習(xí)分布式建模的原理，了解不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換和加載，數(shù)據(jù)流的應(yīng)用；然后介紹了在Spark上實(shí)現(xiàn)CNN、RNN和LSTM等深度學(xué)習(xí)模型，使用Spark訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，監(jiān)控與調(diào)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評估，在分布式系統(tǒng)上部署深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，自然語言處理基礎(chǔ)，文本分析和深度學(xué)習(xí)，卷積和圖像分類；*后對深度學(xué)習(xí)未來的發(fā)展作了一個(gè)簡要概括。另外，書中還使用DL4J（大部分）、Keras和TensorFlow等流行的深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)和訓(xùn)練分布式模型。學(xué)完本書，讀者可獲得理解和處理復(fù)雜數(shù)據(jù)集所需的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。本書適合Scala開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家或數(shù)據(jù)分析師學(xué)習(xí)，也適合所有想使用Spark實(shí)現(xiàn)高效深度學(xué)習(xí)模型的人工智能相關(guān)專業(yè)的學(xué)生和開發(fā)人員。
Apache Spark深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) 目錄
第1章 Apache Spark生態(tài)系統(tǒng)
1.1 Apache Spark基礎(chǔ)知識(shí)
1.2 安裝Spark
1.3 RDD編程
1.4 Spark SQL、數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)框
1.5 Spark流
1.6 使用不同管理器的集群模式
1.6.1 Standalone獨(dú)立模式
1.6.2 Mesos集群模式
1.6.3 YARN集群模式
1.6.4 Kubernetes集群模式
1.7 小結(jié)
第2章 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
2.1 深度學(xué)習(xí)簡介
2.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
2.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.3 深度學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用
2.4 小結(jié)
第3章 提取、轉(zhuǎn)換和加載
3.1 通過Spark提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)
3.1.1 DL4J框架
3.1.2 通過Data Vec提取數(shù)據(jù)并通過Spark轉(zhuǎn)換
3.2 通過 Spark從數(shù)據(jù)庫中提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)
3.2.1 從關(guān)系數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)
3.2.2 從NoSQL數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)
3.3 通過 S3提取數(shù)據(jù)
3.4 通過Spark轉(zhuǎn)換原始數(shù)據(jù)
3.5 小結(jié)
第4章 數(shù)據(jù)流
4.1 Apache Spark處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流
4.2 通過 Katka和Spark處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流
4.2.1 Apache Kafka
4.2.2 Spark流和Kafka
4.3 通過 DL4J和Spark處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流
4.4 小結(jié)
第5章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.1 卷積層
5.2 池化層
5.3 連接層
5.4 權(quán)重
5.5 GoogLeNet Inception V3模型
5.6 Spark CNN的實(shí)踐
5.7 小結(jié)
第6章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.1 LSTM
6.1.1 隨時(shí)間反向傳播
6.1.2 RNN存在的問題
6.2 使用場景
6.3 上手實(shí)踐Spark RNN
展開全部
Apache Spark深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) 作者簡介
古列爾莫.伊奧齊亞(Guglielmo Iozzia)，目前是都柏林Optum的大數(shù)據(jù)交付經(jīng)理。 他在博洛尼亞大學(xué)完成了生物醫(yī)學(xué)工程碩士學(xué)位。 畢業(yè)后，他加入了博洛尼亞的一家初創(chuàng)IT公司，該公司實(shí)施了一個(gè)新系統(tǒng)來管理在線支付。 在那里，他為不同領(lǐng)域的不同客戶從事復(fù)雜的Java項(xiàng)目。 他還曾在聯(lián)合國機(jī)構(gòu)糧農(nóng)組織的IT部門工作。 2013年，他有機(jī)會(huì)加入都柏林的IBM。 在那里，他提高了他的DevOps技能，主要從事基于云的應(yīng)用程序。 他是一名黃金會(huì)員，在DZone撰寫文章，并維護(hù)一個(gè)個(gè)人博客，分享他對各種技術(shù)主題的發(fā)現(xiàn)和想法。
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