US: temporary delays — postal services aligning new import rules, 
Europe: 1–2 weeks, 🌍 Worldwide: 1–4 weeks ✈️Loading...
By Шарден Бастиан, Массарон Лука, Боскетти Альберто
Шарден Бастиан, Лука Массарон, Альберто Боскетти, 2018
В условиях роста объемов больших данных возрастает потребность в вычислительной и алгоритмической эффективности. Эта книга предлагает методы применения мощных инструментов машинного обучения с открытым исходным кодом для крупномасштабных проектов, избегая дорогих корпоративных решений и сложных вычислительных кластеров. Рассматриваются масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow. Описаны классификационные и регрессионные деревья, а также обучение без учителя.
Bastian, Massaron, Boschetti, 2018
As big data proliferates, the demand for computational and algorithmic efficiency grows. This book provides methods for applying powerful open-source machine learning techniques to large-scale projects without relying on costly enterprise solutions or extensive computing clusters. It covers scalable learning in Scikit-learn, neural networks, and deep learning with Theano, H2O, and TensorFlow. Classification and regression trees, along with unsupervised learning, are discussed.