April 2025
Intermediate to advanced
294 pages
9h 30m
Portuguese (Portugal, Brazil)
Overview
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
Aprende a criar soluções de aprendizagem automática escaláveis de ponta a ponta com o Apache Spark. Com este guia prático, o autor Adi Polak apresenta aos profissionais de dados e de ML soluções criativas que ultrapassam os métodos tradicionais actuais. Aprenderás uma abordagem mais holística que te leva além dos requisitos específicos e objetivos organizacionais - permitindo que os profissionais de dados e ML colaborem e se entendam melhor.
O Scaling Machine Learning with Spark examina várias tecnologias para criar fluxos de trabalho de ML distribuídos de ponta a ponta com base no ecossistema Apache Spark com Spark MLlib, MLflow, TensorFlow e PyTorch. Se és um cientista de dados que trabalha com aprendizagem automática, este livro mostra-te quando e porquê utilizar cada tecnologia.
Irás:
- Explora a aprendizagem automática, incluindo conceitos e terminologia de computação distribuída
- Gere o ciclo de vida do ML com o MLflow
- Ingerir dados e efetuar o pré-processamento básico com o Spark
- Explora a engenharia de caraterísticas e utiliza o Spark para extrair caraterísticas
- Treina um modelo com MLlib e constrói um pipeline para o reproduzir
- Constrói um sistema de dados para combinar o poder do Spark com a aprendizagem profunda
- Obtém um exemplo passo a passo de como trabalhar com o TensorFlow distribuído
- Usa o PyTorch para escalar a aprendizagem automática e a sua arquitetura interna
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