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Spark 2¡D¢æ大數據分析»P機器學習實戰 本書獲台灣 IBM 推ÂË ¨³B於¸ê°T爆炸的時代¡A數據無時無刻不¶¡斷產生¡A大型ÁÊ物網站的會員¸ê料¡B工廠大³W模的感測器數據…等等¡A當n³B理的¸ê料³W模¹F到大數據等級時¡A就不再是單機的 R 或 Python 可以應付得來的¡C Apache Spark 是一套分散式和°ª擴展性的¸ê料分析系統¡A在大數據分析乃¦Ü於p器學習的應用上佔有一席之地¡C為了因應¸ê料¶q爆炸性的成ªø¡ASpark 也不斷擴充其功¯à模組¡A提供更具效率的¸ê料分析»P³B理流程¡A也因此³y成³\多¶}發ªÌ對於 Spark 各個功¯à模組的用法»P差異並不了¸Ñ¡A對於新的功¯à模組也不得其ªù¦Ó入¡C 徹底了¸ÑApache Spark 2.x中的新功¯à¡A建構全¦Û動化的機器學習流程 本書由標準 Apache Spark 模組¶}始¡A將一一介紹°O憶Åé管理¡B二¶i位³B理¡B快取感知p算和程式碼生成¡A加快在 Spark 上的執¦æ效率¡C並整合整合 H2O 和 Deeplearning4j¡A¶i¦æ目前當紅的機器學習應用¡A以及¹B用 Jupyter 筆°O本¡BZeppelin¡BDocker 和 Kubernetes 在¶³端架構上使用 Spark¡C書中使用支援度°ª且¹B算快的原生»y¨¥ Scala 來¶}發¡A並深入探°Q Apache Spark 2.x 的細節以及提供實»Ú的範例作為教學如¡G從 MQTT 接收 IoT 洗¦ç機的串流數據¡B¹D¸ô安全數據中使用機器學習來做分Ãþ¡B使用深度學習來³B理¶b承的¾_動感測器數據的異常偵測…等等¡C ¦Ó最«n的¡A本書作ªÌ Romeo Kienzler 做為 IBM Watson IoT worldwide 團¶¤的º席¸ê料科學家¡A期³\以業界的Æ[ÂI¡A³z¹L理½×»P實作帶»âŪªÌ¶i入大數據»P機器學習的世界¡C你ÁÙ將徹底了¸Ñ Apache Spark 2.x 中的新功¯à¡A特別是使用 SparkML 建構全¦Û動化的機器學習流程¡AÅý你對 Spark 有完全不同的全新»{ÃÑ¡C
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