Scaling Machine Learning with Spark



- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 294
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis książki: Scaling Machine Learning with Spark
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 terminology
- Manage the ML lifecycle with MLflow
- Ingest data and perform basic preprocessing with Spark
- Explore feature engineering, and use Spark to extract features
- Train a model with MLlib and build a pipeline to reproduce it
- Build a data system to combine the power of Spark with deep learning
- Get a step-by-step example of working with distributed TensorFlow
- Use PyTorch to scale machine learning and its internal architecture
Wybrane bestsellery
-
Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków ja...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
31.36 zł
49.00 zł(-36%) -
Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technolo...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)108.16 zł
169.00 zł(-36%) -
To drugi tom klasycznego podręcznika wiedzy o sztucznej inteligencji. Podobnie jak w wypadku pierwszej części, lektura tej książki nie wymaga wybitnej znajomości tematu. Dzięki przejrzystości tekstu i umiejętnemu unikaniu nadmiernego formalizmu można w dość łatwy sposób zrozumieć kluczowe idee i ...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)82.56 zł
129.00 zł(-36%) -
To książka przeznaczona dla inżynierów, którzy chcą stosować systemy uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych. Zaprezentowano w niej systemy ML używane w szybko rozwijających się startupach, a także przedstawiono holistyczne podejście do ich projektowania ― z...
Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)56.96 zł
89.00 zł(-36%) -
To drugie wydanie bestsellerowego przewodnika po technikach uczenia maszynowego. Wystarczą minimalne umiejętności programistyczne, aby dzięki tej książce nauczyć się budowania i trenowania głębokiej sieci neuronowej. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki jest ułatwiony przez liczne przykłady ...
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)79.98 zł
129.00 zł(-38%) -
To praktyczny przewodnik po algorytmach sztucznej inteligencji. Skorzystają z niego programiści i inżynierowie, którzy chcą zrozumieć zagadnienia i algorytmy związane ze sztuczną inteligencją na podstawie praktycznych przykładów i wizualnych wyjaśnień. Książka pokazuje, jak radzić sobie z takimi ...
Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)48.98 zł
79.00 zł(-38%) -
Uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja (AI). Obok komputerów kwantowych to dwa główne, gorące tematy we współczesnej informatyce. Oba nieco tajemnicze, futurystyczne i przede wszystkim wymagające posiadania dość sporej wiedzy i umiejętności matematycznych. Stąd podręczniki akademickie poś...
Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)25.54 zł
39.90 zł(-36%) -
Z tego zwięzłego przewodnika po technikach uczenia maszynowego opartego na strukturalnych danych skorzystają programiści, badacze, osoby zajmujące się nauką o danych oraz twórcy systemów sztucznej inteligencji. Znalazł się tu wyczerpujący opis procesu uczenia maszynowego i klasyfikacji danych str...
Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)27.84 zł
44.90 zł(-38%) -
Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozk...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
81.27 zł
129.00 zł(-37%) -
Ta książka jest przystępnym przewodnikiem po uczeniu maszynowym. Aby zrozumieć zawartą w niej treść, wystarczy podstawowa umiejętność programowania i znajomość matematyki na poziomie szkoły średniej. Znalazło się tu omówienie podstawowych pojęć i wyjaśnienie mechanizmów rządzących uczeniem głębok...
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)62.37 zł
99.00 zł(-37%)
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video zobaczysz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP4 (pliki spakowane w ZIP)
Szczegóły książki
- ISBN Ebooka:
- 978-10-981-0677-5, 9781098106775
- Data wydania ebooka:
-
2023-03-07
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@helion.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 6.9MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 6.9MB
- Kategorie:
Uczenie maszynowe
Spis treści książki
- Preface
- Who Should Read This Book?
- Do You Need Distributed Machine Learning?
- Navigating This Book
- What Is Not Covered
- The Environment and Tools
- The Tools
- The Datasets
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- 1. Distributed Machine Learning Terminology and Concepts
- The Stages of the Machine Learning Workflow
- Tools and Technologies in the Machine Learning Pipeline
- Distributed Computing Models
- General-Purpose Models
- MapReduce
- MPI
- Barrier
- Shared memory
- General-Purpose Models
- Dedicated Distributed Computing Models
- Introduction to Distributed Systems Architecture
- Centralized Versus Decentralized Systems
- Interaction Models
- Client/server
- Peer-to-peer
- Geo-distributed
- Communication in a Distributed Setting
- Asynchronous
- Synchronous
- Introduction to Ensemble Methods
- High Versus Low Bias
- Types of Ensemble Methods
- Distributed Training Topologies
- Centralized ensemble learning
- Decentralized decision trees
- Centralized, distributed training with parameter servers
- Centralized, distributed training in a P2P topology
- The Challenges of Distributed Machine Learning Systems
- Performance
- Data parallelism versus model parallelism
- Combining data parallelism and model parallelism
- Deep learning
- Performance
- Resource Management
- Fault Tolerance
- Privacy
- Portability
- Setting Up Your Local Environment
- Chapters 26 Tutorials Environment
- Chapters 710 Tutorials Environment
- Summary
- 2. Introduction to Spark and PySpark
- Apache Spark Architecture
- Intro to PySpark
- Apache Spark Basics
- Software Architecture
- Creating a custom schema
- Key Spark data abstractions and APIs
- DataFrames are immutable
- Software Architecture
- PySpark and Functional Programming
- Executing PySpark Code
- pandas DataFrames Versus Spark DataFrames
- Scikit-Learn Versus MLlib
- Summary
- 3. Managing the Machine Learning Experiment Lifecycle with MLflow
- Machine Learning Lifecycle Management Requirements
- What Is MLflow?
- Software Components of the MLflow Platform
- Users of the MLflow Platform
- MLflow Components
- MLflow Tracking
- Using MLflow Tracking to record runs
- Logging your dataset path and version
- MLflow Tracking
- MLflow Projects
- MLflow Models
- MLflow Model Registry
- Registering models
- Transitioning between model stages
- Using MLflow at Scale
- Summary
- 4. Data Ingestion, Preprocessing, and Descriptive Statistics
- Data Ingestion with Spark
- Working with Images
- Image format
- Binary format
- Working with Images
- Working with Tabular Data
- Data Ingestion with Spark
- Preprocessing Data
- Preprocessing Versus Processing
- Why Preprocess the Data?
- Data Structures
- MLlib Data Types
- Preprocessing with MLlib Transformers
- Working with text data
- From nominal categorical features to indices
- Structuring continuous numerical data
- Additional transformers
- Preprocessing Image Data
- Extracting labels
- Transforming labels to indices
- Extracting image size
- Save the Data and Avoid the Small Files Problem
- Avoiding small files
- Image compression and Parquet
- Descriptive Statistics: Getting a Feel for the Data
- Calculating Statistics
- Descriptive Statistics with Spark Summarizer
- Data Skewness
- Correlation
- Pearson correlation
- Spearman correlation
- Summary
- 5. Feature Engineering
- Features and Their Impact on Models
- MLlib Featurization Tools
- Extractors
- Selectors
- Example: Word2Vec
- The Image Featurization Process
- Understanding Image Manipulation
- Grayscale
- Defining image boundaries using image gradients
- Understanding Image Manipulation
- Extracting Features with Spark APIs
- pyspark.sql.functions: pandas_udf and Python type hints
- pyspark.sql.GroupedData: applyInPandas and mapInPandas
- The Text Featurization Process
- Bag-of-Words
- TF-IDF
- N-Gram
- Additional Techniques
- Enriching the Dataset
- Summary
- 6. Training Models with Spark MLlib
- Algorithms
- Supervised Machine Learning
- Classification
- MLlib classification algorithms
- Implementing multilabel classification support
- What about imbalanced class labels?
- Classification
- Regression
- Recommendation systems
- ALS for collaborative filtering
- Unsupervised Machine Learning
- Frequent Pattern Mining
- Clustering
- Evaluating
- Supervised Evaluators
- Unsupervised Evaluators
- Hyperparameters and Tuning Experiments
- Building a Parameter Grid
- Splitting the Data into Training and Test Sets
- Cross-Validation: A Better Way to Test Your Models
- Machine Learning Pipelines
- Constructing a Pipeline
- How Does Splitting Work with the Pipeline API?
- Persistence
- Summary
- 7. Bridging Spark and Deep Learning Frameworks
- The Two Clusters Approach
- Implementing a Dedicated Data Access Layer
- Features of a DAL
- Selecting a DAL
- What Is Petastorm?
- SparkDatasetConverter
- Petastorm as a Parquet Store
- Project Hydrogen
- Barrier Execution Mode
- Accelerator-Aware Scheduling
- A Brief Introduction to the Horovod Estimator API
- Summary
- 8. TensorFlow Distributed Machine Learning Approach
- A Quick Overview of TensorFlow
- What Is a Neural Network?
- TensorFlow Cluster Process Roles and Responsibilities
- A Quick Overview of TensorFlow
- Loading Parquet Data into a TensorFlow Dataset
- An Inside Look at TensorFlows Distributed Machine Learning Strategies
- ParameterServerStrategy
- CentralStorageStrategy: One Machine, Multiple Processors
- MirroredStrategy: One Machine, Multiple Processors, Local Copy
- MultiWorkerMirroredStrategy: Multiple Machines, Synchronous
- TPUStrategy
- What Things Change When You Switch Strategies?
- Training APIs
- Keras API
- MobileNetV2 transfer learning case study
- Training the Keras MobileNetV2 algorithm from scratch
- Keras API
- Custom Training Loop
- Estimator API
- Putting It All Together
- Troubleshooting
- Summary
- 9. PyTorch Distributed Machine Learning Approach
- A Quick Overview of PyTorch Basics
- Computation Graph
- PyTorch Mechanics and Concepts
- A Quick Overview of PyTorch Basics
- PyTorch Distributed Strategies for Training Models
- Introduction to PyTorchs Distributed Approach
- Distributed Data-Parallel Training
- RPC-Based Distributed Training
- Remote execution
- Remote references
- Using RRefs to orchestrate distributed algorithms
- Identifying objects by reference
- Distributed autograd
- The distributed optimizer
- Communication Topologies in PyTorch (c10d)
- Collective communication in PyTorch
- Peer-to-peer communication in PyTorch
- What Can We Do with PyTorchs Low-Level APIs?
- Loading Data with PyTorch and Petastorm
- Troubleshooting Guidance for Working with Petastorm and Distributed PyTorch
- The Enigma of Mismatched Data Types
- The Mystery of Straggling Workers
- How Does PyTorch Differ from TensorFlow?
- Summary
- 10. Deployment Patterns for Machine Learning Models
- Deployment Patterns
- Pattern 1: Batch Prediction
- Pattern 2: Model-in-Service
- Pattern 3: Model-as-a-Service
- Determining Which Pattern to Use
- Production Software Requirements
- Deployment Patterns
- Monitoring Machine Learning Models in Production
- Data Drift
- Model Drift, Concept Drift
- Distributional Domain Shift (the Long Tail)
- What Metrics Should I Monitor in Production?
- How Do I Measure Changes Using My Monitoring System?
- Define a reference
- Measure the reference against fresh metrics values
- Algorithms to use for measuring
- What It Looks Like in Production
- The Production Feedback Loop
- Deploying with MLlib
- Production Machine Learning Pipelines with Structured Streaming
- Deploying with MLflow
- Defining an MLflow Wrapper
- Deploying the Model as a Microservice
- Loading the Model as a Spark UDF
- How to Develop Your System Iteratively
- Summary
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
If you're a PHP developer looking for proven solutions to common problems, this cookbook provides code recipes to help you resolve numerous scenarios. By leveraging modern versions of PHP through version 8.1, these self-contained recipes provide fully realized solutions that can help you solve si...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
Over the past 10 years, data analytics and data visualization have become essential components of an enterprise information strategy. And yet, the adoption of data analytics has remained remarkably static, reaching no more than 30% of potential users. This book explores the most important techniq...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
194.65 zł
229.00 zł(-15%) -
Data lakes and warehouses have become increasingly fragile, costly, and difficult to maintain as data gets bigger and moves faster. Data meshes can help your organization decentralize data, giving ownership back to the engineers who produced it. This book provides a concise yet comprehensive over...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
If you're planning, building, or implementing a cloud strategy that supports digitalization for your financial services business, this invaluable guide clearly sets out the crucial factors and questions to consider first. With it, you'll learn how to avoid the costly and time-consuming pitfalls a...
Digitalization of Financial Services in the Age of Cloud Digitalization of Financial Services in the Age of Cloud
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)152.15 zł
179.00 zł(-15%) -
Java developers usually tackle the complexity of software development through object-oriented programming (OOP). But not every problem is a good match for OOP. The functional programming (FP) paradigm offers you another approach to solving problems, and Java provides easy-to-grasp FP tools such a...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
As legacy and other critical systems continue to migrate online, the need for continuous operation is imperative. Code has to handle data issues as well as hard external problems today, including outages of networks, storage systems, power, and ancillary systems. This practical guide provides sys...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Do you want to write beautiful, structured, and maintainable JavaScript by applying modern design patterns to the language? Do you want clean, efficient, manageable code? Want to stay up-to-date with the latest best practices? If so, the updated second edition of Learning JavaScript Design Patter...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
Between major privacy regulations like the GDPR and CCPA and expensive and notorious data breaches, there has never been so much pressure to ensure data privacy. Unfortunately, integrating privacy into data systems is still complicated. This essential guide will give you a fundamental understandi...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
This essential guide covers all aspects of Linux system administration, from user maintenance, backups, filesystem housekeeping, storage management, and network setup to hardware and software troubleshooting and some application management. It's both a practical daily reference manual for sysadmi...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
The past decade has witnessed the broad adoption of artificial intelligence and machine learning (AI/ML) technologies. However, a lack of oversight in their widespread implementation has resulted in some incidents and harmful outcomes that could have been avoided with proper risk management. Befo...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.


Oceny i opinie klientów: Scaling Machine Learning with Spark Adi Polak (0)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.