简介
本书由浅入深，逐步讲解分布式机器学习的框架及应用，内容板块包括主流大数据算法系统架构设计、大数据基础、mahout分布式机器学习平台、Spark分布式机器学习平台、TensorFlow等。同时配套完整工业级实战项目，例如个性化推荐算法系统、人脸识别，对话机器人。通过阅读本书，读者不仅可以学习到分布式机器学习的知识，还能通过实战案例更好地将理论融入到实际工作中。 本书适合想学习分布式机器学习的初学者阅读，对于有一定经验的分布式大数据方向的从业人员及算法工程师，也可以从书中获取很多有价值的知识。
编辑推荐
本书理论联系实践，深入浅出，知识点全面，通过阅读本书，读者不仅可以学习到分布式机器学习的知识，还能通过实战案例更好地将理论融入到实际工作中。本书包含目前比较热门的推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目，让读者可以更好地理解分布式机器学习的核心内容。
更多出版物信息
- 版权： 清华大学出版社
- 出版： 2020-10-01
- 更新： 2023-06-07
- 书号：9787302552932
- 中图：TP181
- 学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术交叉学科智能科学与技术
