企業(yè)級(jí)AI技術(shù)內(nèi)幕:深度學(xué)習(xí)框架開(kāi)發(fā)+機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)+Alluxio解密
《企業(yè)級(jí)AI技術(shù)內(nèi)幕:深度學(xué)習(xí)框架開(kāi)發(fā)+機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)+Alluxio解密》分為盤(pán)古人工智能框架開(kāi)發(fā)專(zhuān)題篇、機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)篇、分布式內(nèi)存管理Alluxio解密篇,分別對(duì)人工智能開(kāi)發(fā)框架、機(jī)器學(xué)習(xí)案例及Alluxio系統(tǒng)進(jìn)行透徹解析。盤(pán)古人工智能框架開(kāi)發(fā)專(zhuān)題篇,通過(guò)代碼講解多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前向傳播算法、反向傳播算法、損失度計(jì)算及可視化、自適應(yīng)學(xué)習(xí)和特征歸一化等內(nèi)容。機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)篇,選取機(jī)器學(xué)習(xí)中最具代表性的經(jīng)典案例,透徹講解機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理、簡(jiǎn)單線性回歸、多元線性回歸、多項(xiàng)式回歸、支持向量回歸、決策樹(shù)回歸、隨機(jī)森林回歸等回歸算法,邏輯回歸、k近鄰算法、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、決策樹(shù)分類(lèi)、隨機(jī)森林分類(lèi)等分類(lèi)算法、k均值聚類(lèi)、層次聚類(lèi)等聚類(lèi)算法,以及關(guān)聯(lián)分析算法,并對(duì)回歸模型、分類(lèi)模型進(jìn)行性能評(píng)估。分布式內(nèi)存管理Alluxio解密篇,詳細(xì)講解Alluxio架構(gòu)、部署、底層存儲(chǔ)及計(jì)算應(yīng)用、基本用法、運(yùn)行維護(hù)等內(nèi)容。
·19.9萬(wàn)字