Scaling Up Machine Learning
Lingua: inglese
Editore: Cambridge University Press Mär 2018, 2018
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - This book presents an integrated collection of representative approaches for scaling up machine learning and data mining methods on parallel and distributed computing platforms. Demand for parallelizing learning algorithms is highly task-specific: in some settings it is driven by the enormous dataset sizes, in others by model complexity or by real-time performance requirements. Making task-appropriate algorithm and platform choices for large-scale machine learning requires understanding the benefits, trade-offs and constraints of the available options. Solutions presented in the book cover a range of parallelization platforms from FPGAs and GPUs to multi-core systems and commodity clusters, concurrent programming frameworks including CUDA, MPI, MapReduce and DryadLINQ, and learning settings (supervised, unsupervised, semi-supervised and online learning). Extensive coverage of parallelization of boosted trees, SVMs, spectral clustering, belief propagation and other popular learning algorithms, and deep dives into several applications, make the book equally useful for researchers, students and practitioners.…
Codice articolo 9781108461740
- Titolo
- Scaling Up Machine Learning
- Autore
- Mikhail Bilenko
- Editore
- Cambridge University Press Mär 2018
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1108461743
- ISBN 13
- 9781108461740
- Peso dell'articolo
- 844 grammi
- Dimensioni
- 254x178x25 mm
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Informazioni sull’autore
Mikhail Bilenko is a researcher in the Machine Learning and Intelligence group at Microsoft Research. His research interests center on machine learning and data mining tasks that arise in the context of large behavioral and textual datasets. Bilenko's recent work has focused on learning algorithms that leverage user behavior to improve online advertising. His papers have been published at KDD, ICML, SIGIR, and WWW among other venues, and he has received best paper awards from SIGIR and KDD.
John Langford is a computer scientist working as a senior researcher at Yahoo! Research. Previously, he was affiliated with the Toyota Technological Institute and IBM T. J. Watson Research Center. Langford's work has been published at conferences and in journals including ICML, COLT, NIPS, UAI, KDD, JMLR and MLJ. He received the Pat Goldberg Memorial Best Paper Award, as well as best paper awards from ACM EC and WSDM. He is also the author of the popular machine learning weblog, hunch.net.
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