Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Mastering Java Machine Learning de Uday Kamath

Mastering Java Machine Learning

Autor Uday Kamath, Krishna Choppella
en Limba Engleză Paperback – 29 iun 2017

În dezvoltarea sistemelor de producție moderne, observăm că Java rămâne limbajul de referință pentru infrastructurile robuste, fiind coloana vertebrală a ecosistemului Hadoop. Metodologia propusă de Uday Kamath și Krishna Choppella în Mastering Java Machine Learning se concentrează pe o arhitectură aplicată, transformând conceptele teoretice în fluxuri de lucru scalabile. Remarcăm structura progresivă a volumului, care nu se limitează la algoritmi clasici de clasificare sau clustering, ci avansează spre zone complexe precum învățarea pe fluxuri de date (stream learning) și modelele grafice probabilistice, esențiale în securitate cibernetică sau IoT.

Abordarea este una eminamente practică, integrând peste 15 biblioteci Java open-source. Autorii ghidează cititorul prin 10 studii de caz detaliate, unde accentul cade pe procesul complet de data engineering: de la ingestia datelor până la validarea riguroasă a experimentelor. Ca și Sunila Gollapudi în Practical Machine Learning, autorii distilează experiența reală în principii acționabile, oferind soluții pentru implementarea modelelor predictive în timp real. Diferența majoră constă în specializarea strictă pe ecosistemul Java, oferind o alternativă solidă la mediile de cercetare dominate de Python sau R.

Apreciem modul în care această lucrare completează opera lui Uday Kamath. Dacă în titluri precum Transformers for Machine Learning sau Large Language Models: A Deep Dive acesta explorează frontierele arhitecturilor neurale și ale procesării limbajului natural, în volumul de față oferă fundamentul tehnic necesar pentru a pune aceste tehnologii în producție. Este o resursă care prioritizează performanța și integrarea DevOps, fiind indispensabilă pentru inginerii care doresc să construiască sisteme AI reziliente.

Citește tot Restrânge

Preț: 33388 lei

Preț vechi: 41735 lei
-20%

Puncte Express: 501

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 20 mai-03 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781785880513
ISBN-10: 1785880519
Pagini: 556
Dimensiuni: 191 x 235 x 30 mm
Greutate: 0.94 kg
Editura: Packt Publishing

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte dezvoltatorilor Java de nivel intermediar care doresc să treacă de la simpla utilizare a algoritmilor la arhitecturarea unor sisteme complexe de învățare automată. Veți câștiga expertiză în utilizarea instrumentelor open-source pentru Big Data și veți învăța cum să gestionați fluxuri de date în timp real, transformând Java într-un avantaj competitiv în domeniul științei datelor.

Descriere scurtă

Become an advanced practitioner with this progressive set of master classes on application-oriented machine learning
Key Features
  • Comprehensive coverage of key topics in machine learning with an emphasis on both the theoretical and practical aspects
  • More than 15 open source Java tools in a wide range of techniques, with code and practical usage.
  • More than 10 real-world case studies in machine learning highlighting techniques ranging from data ingestion up to analyzing the results of experiments, all preparing the user for the practical, real-world use of tools and data analysis.
Book Description
Java is one of the main languages used by practicing data scientists; much of the Hadoop ecosystem is Java-based, and it is certainly the language that most production systems in Data Science are written in. If you know Java, Mastering Machine Learning with Java is your next step on the path to becoming an advanced practitioner in Data Science.
This book aims to introduce you to an array of advanced techniques in machine learning, including classification, clustering, anomaly detection, stream learning, active learning, semi-supervised learning, probabilistic graph modeling, text mining, deep learning, and big data batch and stream machine learning. Accompanying each chapter are illustrative examples and real-world case studies that show how to apply the newly learned techniques using sound methodologies and the best Java-based tools available today.
On completing this book, you will have an understanding of the tools and techniques for building powerful machine learning models to solve data science problems in just about any domain.
What you will learn
  • Master key Java machine learning libraries, and what kind of problem each can solve, with theory and practical guidance.
  • Explore powerful techniques in each major category of machine learning such as classification, clustering, anomaly detection, graph modeling, and text mining.
  • Apply machine learning to real-world data with methodologies, processes, applications, and analysis.
  • Techniques and experiments developed around the latest specializations in machine learning, such as deep learning, stream data mining, and active and semi-supervised learning.
  • Build high-performing, real-time, adaptive predictive models for batch- and stream-based big data learning using the latest tools and methodologies.
  • Get a deeper understanding of technologies leading towards a more powerful AI applicable in various domains such as Security, Financial Crime, Internet of Things, social networking, and so on.
Who this book is for
This book will appeal to anyone with a serious interest in topics in Data Science or those already working in related areas: ideally, intermediate-level data analysts and data scientists with experience in Java. Preferably, you will have experience with the fundamentals of machine learning and now have a desire to explore the area further, are up to grappling with the mathematical complexities of its algorithms, and you wish to learn the complete ins and outs of practical machine learning.