The book covers the principles, algorithms, and applications of parallel and distributed processing, including map-reduce programming models, parallel database systems, and distributed machine learning. The book provides a comprehensive overview of the challenges and opportunities in scaling up machine learning and data mining methods on parallel and distributed computing platforms. It also discusses the current state of the art in scalable machine learning and data mining techniques, including parallel and distributed algorithms, and their applications in various fields such as computer vision, natural language processing, and bioinformatics. The book concludes by highlighting the future research directions and open challenges in this area. Scaling Up Machine Learning Parallel and Distributed Approaches is a valuable resource for researchers, practitioners, and students who want to learn about the latest developments in scalable machine learning and data mining techniques and their applications in various fields. Book Description: Scaling Up Machine Learning Parallel and Distributed Approaches Authors: [insert author names] Publication Date: [insert publication date] Pages: [insert page count] Publisher: [insert publisher name] ISBN: [insert ISBN number] Summary: This book presents an integrated collection of representative approaches for scaling up machine learning and data mining methods on parallel and distributed computing platforms. It covers the principles, algorithms, and applications of parallel and distributed processing, including map-reduce programming models, parallel database systems, and distributed machine learning.

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この本は、地図縮小プログラミングモデル、並列データベースシステム、分散機械学習を含む、並列処理および分散処理の原則、アルゴリズム、およびアプリケーションをカバーしています。この本は、並列および分散コンピューティングプラットフォームにおける機械学習およびデータマイニング技術の課題とスケーラビリティの包括的な概要を提供します。また、並列アルゴリズムや分散アルゴリズムを含むスケーラブルな機械学習およびデータマイニング技術の現状と、コンピュータビジョン、自然言語処理、バイオインフォマティクスなどのさまざまな分野での応用についても説明します。この本は、将来の研究ラインと分野におけるオープンな課題を強調することによって終わります。並列および分散型機械学習のスケーリングは、スケーラブルな機械学習とデータマイニング技術の最新の開発とさまざまな分野でのアプリケーションについて学びたい研究者、実践者、学生にとって貴重なリソースです。並列および分散型機械学習アプローチのスケーリング著者：［著者名を挿入］発行日：［発行日を挿入］ページ：［ページ数を挿入］発行者：［発行者名を挿入］ISBN： ［ISBN番号を挿入］概要：本書は、機械学習とデータマイニング手法を並列または分散にスケーリングするための代表的なアプローチの統合コレクションですコンピューティングプラットフォーム。地図縮小プログラミングモデル、並列データベースシステム、分散機械学習など、並列および分散処理原理、アルゴリズム、およびアプリケーションをカバーしています。