Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Practical Java Machine Learning: Projects with Google Cloud Platform and Amazon Web Services de Mark Wickham

Practical Java Machine Learning: Projects with Google Cloud Platform and Amazon Web Services

Autor Mark Wickham
en Limba Engleză Paperback – 24 oct 2018

Putem observa încă din primele capitole că Practical Java Machine Learning nu este un manual teoretic abstract, ci un ghid de implementare care debutează cu un proiect de clasificare a documentelor folosind mediul Weka, demonstrând rapid cum conceptele pot fi transpuse în cod funcțional. Descoperim aici o abordare pragmatică în care datele sunt tratate ca motor principal („fuel”), autorul ghidându-ne prin procesul complex de colectare, vizualizare și organizare a acestora înainte de a trece la selecția algoritmilor. Un punct central al lucrării îl reprezintă integrarea cu ecosistemele cloud, oferind metodologii clare pentru utilizarea API-urilor de machine learning din Google Cloud Platform și Amazon Web Services.

Structura volumului reflectă o progresie logică pentru un dezvoltator: începe cu arhitectura datelor, trece prin selectarea „creierului” (algoritmii) și culminează cu implementarea pe dispozitive mobile Android. Această focalizare pe Android, care utilizează senzori și date de voce pentru soluții ML unice, diferențiază clar lucrarea de alte titluri. Complementar volumului Designing Applications for Google Cloud Platform, care se concentrează pe infrastructura generală GCP, lucrarea de față acoperă zona specifică de aplicare a modelelor de învățare automată în proiecte Java native. Totodată, spre deosebire de Machine Learning in the AWS Cloud, care vizează utilizatorii de Python, Practical Java Machine Learning rămâne fidel ecosistemului Java, oferind șabloane reutilizabile pentru profesioniștii care vor să integreze inteligența artificială în aplicații enterprise sau mobile.

În contextul operei sale, Mark Wickham face o tranziție naturală de la expertiza sa tehnică demonstrată în Practical Android către zona de analiză avansată. Dacă în lucrările anterioare se concentra pe tehnici de dezvoltare mobilă, aici utilizează platforma Android ca pe un laborator pentru testarea modelelor de machine learning în timp real.

Citește tot Restrânge

Preț: 23955 lei

Preț vechi: 29943 lei
-20%

Puncte Express: 359

Carte disponibilă

Livrare economică 19 mai-02 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781484239506
ISBN-10: 1484239504
Pagini: 240
Ilustrații: XXIII, 392 p. 155 illus.
Dimensiuni: 178 x 254 x 31 mm
Greutate: 0.72 kg
Ediția:1st ed.
Editura: Apress
Colecția Apress
Locul publicării:Berkeley, CA, United States

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte dezvoltatorilor Java experimentați care doresc să facă pasul către inteligența artificială fără a părăsi limbajul lor de bază. Cititorul câștigă competențe practice în utilizarea cloud-ului (GCP și AWS) și învață să transforme datele colectate de senzorii dispozitivelor mobile în soluții predictive. Este un instrument esențial pentru cei care caută șabloane de cod gata de utilizat în proiecte de producție.

Despre autor

Mark Wickham este un instructor și autor specializat în tehnologii mobile și arhitecturi software. Cu o experiență vastă în ecosistemul Java, el a publicat lucrări fundamentale pentru comunitatea de programatori, precum Practical Android, unde explorează tehnici avansate de dezvoltare. Interesele sale academice și profesionale sunt diverse, incluzând managementul cunoașterii în Current Issues in Knowledge Management și cercetări asupra valorii culturale. În prezentul volum, autorul își folosește expertiza tehnică pentru a democratiza accesul programatorilor Java la tehnologiile de machine learning.

Descriere scurtă

Build machine learning (ML) solutions for Java development. This book shows you that when designing ML apps, data is the key driver and must be considered throughout all phases of the project life cycle. Practical Java Machine Learning helps you understand the importance of data and how to organize it for use within your ML project. You will be introduced to tools which can help you identify and manage your data including JSON, visualization, NoSQL databases, and cloud platforms including Google Cloud Platform and Amazon Web Services.

Practical Java Machine Learning includes multiple projects, with particular focus on the Android mobile platform and features such as sensors, camera, and connectivity, each of which produce data that can power unique machine learning solutions. You will learn to build a variety of applications that demonstrate the capabilities of the Google Cloud Platform machine learning API, including data visualizationfor Java; document classification using the Weka ML environment; audio file classification for Android using ML with spectrogram voice data; and machine learning using device sensor data.

After reading this book, you will come away with case study examples and projects that you can take away as templates for re-use and exploration for your own machine learning programming projects with Java.

What You Will Learn
  • Identify, organize, and architect the data required for ML projects
  • Deploy ML solutions in conjunction with cloud providers such as Google and Amazon
  • Determine which algorithm is the most appropriate for a specific ML problem
  • Implement Java ML solutions on Android mobile devices
  • Create Java ML solutions to work with sensor data
  • Build Java streaming based solutions
Who This Book Is For

Experienced Java developers who have not implemented machine learning techniques before.

Cuprins

1. Introduction.- 2. Data: The Fuel for Machine Learning.- 3. Leveraging Cloud Platforms.- 4. Algorithms: The Brains of Machine Learning.- 5. Java Machine Learning Environments.- 6. Integrating Models.

Recenzii

“The book is focused on readers who have some background in Java development and want to learn how to use Java frameworks for machine learning. … The book does a good job of explaining these topics to beginners by briefly describing the different kinds of algorithms and their application. … Java developers could use this book as a first approach to machine learning algorithms.” (Santiago Vidal, Computing Reviews, October 11, 2019)

Notă biografică

Mark Wickham is an active developer and has been a developer for many years, mostly in Java.  He is passionate about exploring advances in artificial intelligence and machine learning using Java. New software approaches, applied to the ever expanding volume of data we now have available to us, enables us to create Java solutions which were not before conceivable. He is a frequent speaker at developer conferences. His popular classes cover practical topics such as connectivity, push messaging, and audio/video.  Mark has led software development teams for Motorola, delivering infrastructure solutions to global telecommunications customers. While at Motorola, Mark also led product management and product marketing teams in the Asia Pacific region. Mark has been involved in software and technology for more than 30 years and began to focus on the Android platform in 2009, creating private cloud and tablet based solutions for the enterprise. Mark majored in Computer Science andPhysics at Creighton University, and later obtained an MBA from the University of Washington and the Hong Kong University of Science and Technology. Mark is also active as a freelance video producer, photographer, and enjoys recording live music.  Previously Mark wrote Practical Android (Apress, 2018).

Caracteristici

A practical, hands-on book covering the latest machine learning and cloud techniques that Java developers can use Explains why machine learning techniques can yield new functionality which was not previously possible using traditional development approaches Includes several case study examples and projects