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Scaling Machine Learning with Spark (eBook)

Distributed ML with MLlib, TensorFlow, and PyTorch

(Autor)

eBook Download: EPUB
2023
294 Seiten
O'Reilly Media (Verlag)
978-1-0981-0677-5 (ISBN)
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Learn how to build end-to-end scalable machine learning solutions with Apache Spark. With this practical guide, author Adi Polak introduces data and ML practitioners to creative solutions that supersede today's traditional methods. You'll learn a more holistic approach that takes you beyond specific requirements and organizational goals--allowing data and ML practitioners to collaborate and understand each other better.Scaling Machine Learning with Spark examines several technologies for building end-to-end distributed ML workflows based on the Apache Spark ecosystem with Spark MLlib, MLflow, TensorFlow, and PyTorch. If you're a data scientist who works with machine learning, this book shows you when and why to use each technology.You will:Explore machine learning, including distributed computing concepts and terminologyManage the ML lifecycle with MLflowIngest data and perform basic preprocessing with SparkExplore feature engineering, and use Spark to extract featuresTrain a model with MLlib and build a pipeline to reproduce itBuild a data system to combine the power of Spark with deep learningGet a step-by-step example of working with distributed TensorFlowUse PyTorch to scale machine learning and its internal architecture
Erscheint lt. Verlag 7.3.2023
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
ISBN-10 1-0981-0677-6 / 1098106776
ISBN-13 978-1-0981-0677-5 / 9781098106775
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