Book Description: Mastering Ray for Distributed Computing in Machine Learning Макс Пумперла, Эдвард Оукс, Ричард Ляо Размер 10. 9 MBНаука о данных — сложная и быстро развивающаяся область, которая нуждается в мощных ин Year: [Current Year] Pages: [Total Number of Pages] Format: Paperback/eBook Genre: Technology, Machine Learning, Data Science Summary: In this book, we will explore the power of Ray, a distributed computing framework for Python, to revolutionize the way we approach machine learning and data science. With the ever-increasing amounts of data being generated every day, it has become imperative to have powerful tools and frameworks to manage and process this data efficiently. Ray provides a simple and intuitive way to parallelize your workloads and scale your computations, making it accessible to both specialists and non-specialists alike. As we delve deeper into the world of machine learning and data science, we will discover how Ray can help us streamline our workflows and improve the speed and accuracy of our models. We will begin by understanding the basics of Ray and its architecture, followed by exploring its various features and functionalities. We will also learn how to use Ray to parallelize our code and distribute our workloads across multiple nodes, making it easier to handle large datasets and complex algorithms. The book is divided into several chapters, each focusing on a specific aspect of Ray and its applications in machine learning and data science.

освоение с лучом для распределенных вычислений в Макс Пумперла машинного обучения, Эдвард Оукс, Ричард Ляо Размер 10.9 МВНаука о данных - сложная и быстро развивающаяся область, год которая нуждается в мощных ин: [Текущий год] Страницы: [Общее количество страниц] Формат: Paperback/Жанр электронной книги: Технология, машинное обучение, краткое изложение науки о данных: В этой книге мы исследуем возможности Ray, инфраструктуры распределенных вычислений для Python, чтобы революционизировать подход к машинному обучению и науке о данных. В связи с постоянно растущими объемами данных, генерируемых с каждым днем, стало необходимым иметь мощные инструменты и структуры для эффективного управления и обработки этих данных. Ray предоставляет простой и интуитивно понятный способ распараллеливания рабочих нагрузок и масштабирования вычислений, что делает его доступным как для специалистов, так и для неспециалистов. Углубляясь в мир машинного обучения и науки о данных, мы узнаем, как Ray может помочь нам оптимизировать наши рабочие процессы и повысить скорость и точность наших моделей. Мы начнем с понимания основ Ray и его архитектуры, а затем исследуем его различные особенности и функциональные возможности. Мы также узнаем, как использовать Ray для распараллеливания нашего кода и распределения наших рабочих нагрузок по нескольким узлам, что упрощает обработку больших наборов данных и сложных алгоритмов. Книга разделена на несколько глав, каждая из которых посвящена конкретному аспекту Ray и его приложениям в машинном обучении и науке о данных.

Apprendre avec un faisceau pour les calculs distribués à Max Pumperla Machine arning, Edward Oakes, Richard Liao Taille 10.9 MVNauca données est un domaine complexe et en évolution rapide qui a besoin d'une année puissante : [Année en cours] Pages : [Nombre total de pages] Format : Paperback/Genre de livre électronique : Technologie, apprentissage automatique, résumé de la science des données : Dans ce livre, nous explorons les capacités de Ray, l'infrastructure informatique distribuée de Python, pour révolutionner l'approche de l'apprentissage automatique et de la science des données. Compte tenu du volume croissant de données générées chaque jour, il est devenu nécessaire de disposer d'outils et de structures puissants pour gérer et traiter efficacement ces données. Ray offre un moyen simple et intuitif de dissocier les charges de travail et de dimensionner les calculs, ce qui le rend accessible aux spécialistes et aux non-spécialistes. En approfondissant le monde de l'apprentissage automatique et de la science des données, nous apprenons comment Ray peut nous aider à optimiser nos flux de travail et à améliorer la vitesse et la précision de nos modèles. Nous commencerons par comprendre les bases de Ray et son architecture, puis explorerons ses différentes caractéristiques et fonctionnalités. Nous apprenons également comment utiliser Ray pour dissocier notre code et répartir nos charges de travail sur plusieurs nœuds, ce qui facilite le traitement de grands ensembles de données et d'algorithmes complexes. livre est divisé en plusieurs chapitres, chacun traitant d'un aspect particulier de Ray et de ses applications dans l'apprentissage automatique et la science des données.

''

Max Pumperla makine öğreniminde dağıtılmış bilgi işlem için bir ışın ile mastering, Edward Oakes, Richard Liao Boyut 10.9 MVNauk veri hakkında güçlü bir yıl gerektiren karmaşık ve hızla gelişen bir alandır: [Geçerli Yıl] Sayfalar: [Toplam Sayfalar] Biçim: Paperback/e-Kitap Tür: Teknoloji, makine öğrenimi, veri bilimi kısa: Bu kitapta, Python için dağıtılmış bir bilgi işlem altyapısı olan Ray'in gücünü, makine öğrenimi ve veri bilimine yaklaşımda devrim yaratmak için keşfediyoruz. Her geçen gün artan veri hacmi ile bu verileri etkin bir şekilde yönetmek ve işlemek için güçlü araçlara ve yapılara sahip olmak gerekli hale gelmiştir. Ray, iş yüklerini paralelleştirmek ve hesaplamaları ölçeklendirmek için basit ve sezgisel bir yol sunar ve hem profesyoneller hem de profesyonel olmayanlar için erişilebilir olmasını sağlar. Makine öğrenimi ve veri bilimi dünyasına girerek, Ray'in iş akışlarımızı kolaylaştırmamıza ve modellerimizin hızını ve doğruluğunu artırmamıza nasıl yardımcı olabileceğini öğreniyoruz. Ray ve mimarisinin temellerini anlayarak başlıyoruz ve ardından çeşitli özelliklerini ve işlevselliğini keşfediyoruz. Ayrıca, kodumuzu paralelleştirmek ve iş yüklerimizi birden fazla düğüm arasında dağıtmak için Ray'i nasıl kullanacağımızı öğrenerek büyük veri kümelerini ve karmaşık algoritmaları işlemeyi kolaylaştıracağız. Kitap, her biri Ray'in belirli bir yönünü ve makine öğrenimi ve veri bilimindeki uygulamalarını ele alan birkaç bölüme ayrılmıştır.

إتقان شعاع للحوسبة الموزعة في Max Pumperla التعلم الآلي، إدوارد أوكس، ريتشارد لياو حجم 10.9 MVNauk حول البيانات هو مجال معقد وسريع التطور يحتاج إلى عام قوي: [العام الحالي] الصفحات: [إجمالي الصفحات] التنسيق: غلاف ورقي/نوع الكتاب الإلكتروني: التكنولوجيا، التعلم الآلي، موجز علوم البيانات: في هذا الكتاب، نستكشف قوة Ray، وهي بنية تحتية حوسبة موزعة لشركة Python، لإحداث ثورة في نهج التعلم الآلي وعلوم البيانات. مع تزايد حجم البيانات التي يتم إنشاؤها يوميًا، أصبح من الضروري امتلاك أدوات وهياكل قوية لإدارة هذه البيانات ومعالجتها بشكل فعال. يوفر Ray طريقة بسيطة وبديهية لموازاة أعباء العمل وحسابات المقياس، مما يجعله متاحًا لكل من المهنيين وغير المهنيين. من خلال الخوض في عالم التعلم الآلي وعلوم البيانات، نتعلم كيف يمكن أن يساعدنا Ray في تبسيط سير عملنا وتحسين سرعة ودقة نماذجنا. نبدأ بفهم أساسيات Ray وهندسته المعمارية، ثم نستكشف ميزاته ووظائفه المختلفة. سوف نتعلم أيضًا كيفية استخدام Ray لموازاة الكود الخاص بنا وتوزيع أعباء العمل لدينا عبر عقد متعددة، مما يسهل معالجة مجموعات البيانات الكبيرة والخوارزميات المعقدة. ينقسم الكتاب إلى عدة فصول، يتناول كل منها جانبًا محددًا من راي وتطبيقاته في التعلم الآلي وعلوم البيانات.