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计算机理论

Apache Spark深度学习实战

作者：(爱尔兰)古列尔莫·伊奥齐亚

出版社：中国水利水电出版社出版时间：2022-03-01

开本： 16开 页数： 232

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版权信息
本书特色
内容简介
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作者简介

Apache Spark深度学习实战版权信息

ISBN：9787517099857
条形码：9787517099857 ; 978-7-5170-9985-7
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机理论

Apache Spark深度学习实战本书特色

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。本书解析了技术和分析部分的复杂性，以及在Apache Spark上实施深度学习解决方案的速度。本书首先介绍了Apache Spark和深度学习的基本架构（如何设置用于深度学习的Spark、分布式建模的原理及不同类型的神经网络）；然后在Spark上实现一些深度学习模型，如CNN、RNN和LSTM。读者将从中获得所需要的实践经验，并对他们正在处理的复杂性事件有一个总体的理解。在本书编写过程中，将使用流行的深度学习框架实现和训练分布式模型，如DL4J（大部分）、Keras和TensorFlow。本书有以下几个任务：创建一个实践指南实现Scala（在某些情况下，也包括Python）的扩展和性能的深度学习解决方案。通过一些代码示例让读者对使用Spark更有信心。解释如何针对特定的深度学习问题或场景选择*佳的解决模型。本书学习目标：使用 Apache Spark构建和部署分布式深度学习应用理解深度学习的基础知识建立 Apache Spark 用于深度学习理解分布式建模的原理和不同类型的神经网络获得对深度学习算法的理解用Spark开发文本分析和深度学习使用流行的深度学习框架，比如 Deeplearning4j，Tensorflow 和 Keras 开发流行的深度学习算法

Apache Spark深度学习实战内容简介

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。《Apache Spark深度学习实战》解析了技术和分析部分的复杂性，以及在Apache Spark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；*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。

Apache Spark深度学习实战目录

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 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 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

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Apache Spark深度学习实战作者简介

古列尔莫.伊奥齐亚(Guglielmo Iozzia)，目前是都柏林Optum的大数据交付经理。他在博洛尼亚大学完成了生物医学工程硕士学位。毕业后，他加入了博洛尼亚的一家初创IT公司，该公司实施了一个新系统来管理在线支付。在那里，他为不同领域的不同客户从事复杂的Java项目。他还曾在联合国机构粮农组织的IT部门工作。 2013年，他有机会加入都柏林的IBM。在那里，他提高了他的DevOps技能，主要从事基于云的应用程序。他是一名黄金会员，在DZone撰写文章，并维护一个个人博客，分享他对各种技术主题的发现和想法。

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