Învățarea automată Java practică: Proiecte cu Google Cloud Platform și Amazon Web Services

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

1. Introducere Configurarea IDE - Eclipse Configurarea IDE - Android Studio Configurarea Java Performanța învățării automate cu Java Importanța inițiativelor analitice Obiectivele ML corporative Argumente de afaceri pentru implementarea ML Preocupările învățării automate Dezvoltarea unei metodologii ML Stadiul actual al tehnologiei: Monitorizarea lucrărilor de cercetare.

2. Datele: Combustibilul pentru învățarea automată Gândiți ca un cercetător al datelor Preprocesarea datelor Baze de date JSON și NoSQL Fișiere ARFF și CSV Găsirea datelor publice Crearea propriilor date Vizualizarea datelor cu Java + Javascript Proiect: DataViz.

3. Utilizarea platformelor cloud Google Cloud Platform Amazon AWS Utilizarea API-urilor de învățare automată Proiect: GCP API Leveraging Cloud Platforms to Create Models.

4. Algoritmi: Creierul învățării automate Prezentare generală a algoritmilor Învățare supravegheată Învățare nesupravegheată Modele liniare pentru predicție și clasificare Naive Bayes pentru clasificarea documentelor Clustering Arbori de decizie Alegerea algoritmului potrivit Crearea avantajului competitiv.

5. Mediile Java de învățare automată Prezentare generală Alegerea unui mediu Java Imersiune aprofundată: Weka Workbench Capabilități Weka Complemente Weka Prezentare generală Rapidminer Proiect: Clasificarea documentelor cu Weka.

6. Integrarea modelelor.