Kapcsolat
Hogyan vásároljunk
Kézbesítés
Vásárlási tanácsadó
Angol
406 b
30 nap a termék visszaküldésére
A vásárlók ilyet vásároltak
This book presents the state of the art in distributed machine learning algorithms that are based on gradient optimization methods. In the big data era, large-scale datasets pose enormous challenges for the existing machine learning systems. As such, implementing machine learning algorithms in a distributed environment has become a key technology, and recent research has shown gradient-based iterative optimization to be an effective solution. Focusing on methods that can speed up large-scale gradient optimization through both algorithm optimizations and careful system implementations, the book introduces three essential techniques in designing a gradient optimization algorithm to train a distributed machine learning model: parallel strategy, data compression and synchronization protocol.Written in a tutorial style, it covers a range of topics, from fundamental knowledge to a number of carefully designed algorithms and systems of distributed machine learning. It will appeal to a broad audience in the field of machine learning, artificial intelligence, big data and database management.
Információ a könyvről
Angol
Ajándékozza oda ezt a könyvet még ma
Nagyon egyszerű
1 Tegye a kosárba könyvet, és válassza ki a kiszállítás ajándékként opciót 2 Rögtön küldjük Önnek az utalványt 3 A könyv megérkezik a megajándékozott címéreEzt is ajánljuk
/
Kemény kötésű
34 650
Ft
/
Kemény kötésű
12 071
Ft
/
Puha kötésű
5 297
Ft
/
Puha kötésű
5 796
Ft
