Învățarea automată cu PySpark: Cu procesarea limbajului natural și sisteme de recomandare

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 4 voturi.

Titlul original:

Machine Learning with PySpark: With Natural Language Processing and Recommender Systems

Conținutul cărții:

Stăpâniți noile caracteristici din PySpark 3. 1 pentru a dezvolta aplicații inteligente, bazate pe date. Această ediție actualizată acoperă subiecte care variază de la construirea de modele scalabile de învățare automată, la prelucrarea limbajului natural și la sisteme de recomandare.

Machine Learning with PySpark, Second Edition începe cu elementele fundamentale ale Apache Spark, inclusiv cele mai recente actualizări ale cadrului. Apoi, veți învăța întregul spectru de implementări tradiționale ale algoritmilor de învățare automată, împreună cu procesarea limbajului natural și sistemele de recomandare. Vă veți familiariza cu procesul critic de selectare a algoritmilor de învățare automată, cu ingestia de date și cu prelucrarea datelor pentru a rezolva probleme de afaceri. Veți asista la o demonstrație a modului de construire a modelelor de învățare automată supravegheate, cum ar fi regresia liniară, regresia logistică, arborii decizionali și pădurile aleatorii. Veți învăța, de asemenea, cum să automatizați pașii utilizând conductele Spark, urmate de modele nesupravegheate, cum ar fi K-means și clustering ierarhic. O secțiune privind prelucrarea limbajului natural (NLP) acoperă prelucrarea textului, extragerea textului și încorporările pentru clasificare. Această nouă ediție prezintă, de asemenea, Koalas în Spark și modul de automatizare a fluxului de date utilizând Airflow și cea mai recentă bibliotecă ML din PySpark.

După terminarea acestei cărți, veți înțelege cum să utilizați biblioteca de învățare automată PySpark pentru a construi și antrena diverse modele de învățare automată, împreună cu componente conexe, cum ar fi ingestia, prelucrarea și vizualizarea datelor, pentru a dezvolta aplicații inteligente bazate pe date.

Ce veți învăța:

⬤ Construiți un spectru de algoritmi de învățare automată supravegheați și nesupravegheați.

⬤ Utilizați biblioteca de învățare automată a PySpark pentru a implementa sisteme de învățare automată și de recomandare.

⬤ Utilizați noile caracteristici ale bibliotecii de învățare automată PySpark.

⬤ Înțelegerea prelucrării datelor utilizând Koalas în Spark.

⬤ Gestionați problemele legate de ingineria caracteristicilor, echilibrul claselor, părtinirea și varianța, precum și validarea încrucișată pentru a construi modele cu potrivire optimă.

Pentru cine este această carte

Profesioniști în domeniul științei datelor și al învățării automate.