ApacheSpark深度学习实战
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作者古列尔莫.伊奥齐亚
出版社中国水利水电
ISBN9787517099857
出版时间2021-11
装帧平装
开本16开
定价79.8元
货号31392949
上书时间2024-10-13
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商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
-
目录
第1章 Apache Spark生态系统
1.1 Apache Spark基础知识
1.2 安装Spark
1.3 RDD编程
1.4 Spark SQL、数据集和数据框
1.5 Spark流
1.6 使用不同管理器的集群模式
1.6.1 Standalone独立模式
1.6.2 Mesos集群模式
1.6.3 YARN集群模式
1.6.4 Kubernetes集群模式
1.7 小结
第2章 深度学习基础
2.1 深度学习简介
2.2 深度神经网络概述
2.2.1 卷积神经网络
2.2.2 循环神经网络
2.3 深度学习的实际应用
2.4 小结
第3章 提取、转换和加载
3.1 通过Spark提取训练数据
3.1.1 DL4J框架
3.1.2 通过Data Vec提取数据并通过Spark转换
3.2 通过 Spark从数据库中提取训练数据
3.2.1 从关系数据库中提取数据
3.2.2 从NoSQL数据库中提取数据
3.3 通过Amazon S3提取数据
3.4 通过Spark转换原始数据
3.5 小结
第4章 数据流
4.1 Apache Spark处理实时数据流
4.2 通过 Katka和Spark处理实时数据流
4.2.1 Apache Kafka
4.2.2 Spark流和Kafka
4.3 通过 DL4J和Spark处理实时数据流
4.4 小结
第5章 卷积神经网络
5.1 卷积层
5.2 池化层
5.3 完全连接层
5.4 权重
5.5 GoogLeNet Inception V3模型
5.6 Spark CNN的实践
5.7 小结
第6章 循环神经网络
6.1 LSTM
6.1.1 随时间反向传播
6.1.2 RNN存在的问题
6.2 使用场景
6.3 上手实践Spark RNN
内容摘要
深度学习是基于多层神经网络的机器学习的一个子集，可以解决自然语言处理和图像分类等领域中特别困难和大规模的问题。
《ApacheSpark深度学习实战》解析了技术和分析部分的复杂性，以及在ApacheSpark上实施深度学习解决方案的速度。书中首先介绍了ApacheSpark和深度学习的基础知识，包括为深度学习设置Spark，学习分布式建模的原理，了解不同类型的神经网络，深度学习中数据的提取、转换和加载，数据流的应用；然后介绍了在Spark上实现CNN、RNN和LSTM等深度学习模型，使用Spark训练神经网络，监控与调试神经网络的训练，神经网络的评估，在分布式系统上部署深度学习应用，自然语言处理基础，文本分析和深度学习，卷积和图像分类；最后对深度学习未来的发展作了一
个简要概括。另外，书中还使用DL4J（大部分）、
Keras和TensorFlow等流行的深度学习框架实现和训练分布式模型。学完本书，读者可获得理解和处理复杂数据集所需的实践经验。本书适合Scala开发人员、数据科学家或数据分析师学习，也适合所有想使用Spark实现高效深度学习模型的人工智能相关专业的学生和开发人员。
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