Graph-Powered Machine Learning Av Alessandro Negro

Graph-Powered Machine Learning Av Alessandro Negro

At its core, machine learning is about efficiently identifying patterns and relationships in data. Many tasks, such as finding associations among terms so you can make accurate search recommendations or locating individuals within a social network who have similar interests, are naturally expressed as graphs....
fra 649,-
Tilgjengelig i 2 butikker
Frakt og levering
Beskrivelse
<p>At its core, machine learning is about efficiently identifying patterns and relationships in data. Many tasks, such as finding associations among terms so you can make accurate search recommendations or locating individuals within a social network who have similar interests, are naturally expressed as graphs.</p><p> </p><p>Graph-Powered Machine Learning introduces you to graph technology concepts, highlighting the role of graphs in machine learning and big data platforms. You¿ll get an in-depth look at techniques including data source modeling, algorithm design, link analysis, classification, and clustering. As you master the core concepts, you¿ll explore three end-to-end projects that illustrate architectures, best design practices,</p><p>optimization approaches, and common pitfalls.</p><p><b> </b></p><p><b>Key Features</b></p><p>¿   The lifecycle of a machine learning project</p><p>¿   Three end-to-end applications</p><p>¿   Graphs in big data platforms</p
Forhåndsbestill
Frakt og levering
Beskrivelse
At its core, machine learning is about efficiently identifying patterns and relationships in data. Many tasks, such as finding associations among terms so you can make accurate search recommendations or locating individuals within a social network who have similar interests, are naturally expressed as graphs. Graph-Powered Machine Learning introduces you to graph technology concepts, highlighting the role of graphs in machine learning and big data platforms. You’ll get an in-depth look at techniques including data source modeling, algorithm design, link analysis, classification, and clustering. As you master the core concepts, you’ll explore three end-to-end projects that illustrate architectures, best design practices, optimization approaches, and common pitfalls. Key Features · The lifecycle of a machine learning project · Three end-to-end applications · Graphs in big data platforms · Data source modeling · Natural language processing, recommendations, and relevant search · Optimization methods Readers comfortable with machine learning basics. About the technology By organizing and analyzing your data as graphs, your applications work more fluidly with graph-centric algorithms like nearest neighbor or page rank where it’s important to quickly identify and exploit relevant relationships. Modern graph data stores, like Neo4j or Amazon Neptune, are readily available tools that support graph-powered machine learning. Alessandro Negro is a Chief Scientist at GraphAware. With extensive experience in software development, software architecture, and data management, he has been a speaker at many conferences, such as Java One, Oracle Open World, and Graph Connect. He holds a Ph.D. in Computer Science and has authored several publications on graph-based machine learning.

Produktinformasjon

Utforsk Grafdrevet Maskinlæring med Alessandro Negro

Selv om maskinlæring kan virke som et komplisert emne, handler det egentlig om å avdekke mønstre og relasjoner i data. Dette er hvor «Graph-Powered Machine Learning Av Alessandro Negro» kommer inn. Boken gir deg et unikt innblikk i hvordan grafteknologi spiller en avgjørende rolle i maskinlæring og plattformer for big data.

Hva kan du forvente fra Graph-Powered Machine Learning?

I denne boken får du en grundig gjennomgang av:

  • Datamodellering: Hvordan strukturere datakilder for optimal ytelse.
  • Algoritmedesign: Lære hvordan du designer effektive algoritmer for ulike applikasjoner.
  • Linkanalyse: Analysere forbindelser mellom data og individer.
  • Klassifisering og klustering: Metoder for organisering av data i grupper basert på egenskaper.
  • Treprosjektløsninger: Gjennomgang av tre omfattende prosjekter som viser best practices og vanlige fallgruver.

Er du klar for å ta din maskinlæring til neste nivå?

Ved å mestre de grunnleggende konseptene i grafdrevet maskinlæring, kan du implementere grafbaserte algoritmer, som nærmeste nabo og side rangering, for å gjenkjenne viktige relasjoner i dataene dine. I tillegg vil du få innsikt i moderne grafdatabaser som Neo4j og Amazon Neptune, som er kraftige verktøy for å støtte din læringsreise.

Passer dette for deg?

«Graph-Powered Machine Learning Av Alessandro Negro» er ideell for lesere som allerede har en grunnleggende forståelse av maskinlæring og ønsker å utvide sin kunnskap. Forbered deg på å dykke inn i en verden av analyser, optimaliseringsteknikker, og se hvordan du kan anvende disse prinsippene på virkelige problemer.

Med over 15 års erfaring innen programvareutvikling, programvaredesign og databehandling, er Alessandro Negro en anerkjent ekspert innen sitt felt. Han har holdt foredrag på store konferanser som Java One og Oracle Open World, og boken hans er en uvurderlig ressurs for alle som ønsker å forstå kraften av grafteknologi i maskinlæring.

Ikke vent – Grip muligheten!

Er du klar til å forbedre dine ferdigheter innen maskinlæring? Skaff deg din kopi av «Graph-Powered Machine Learning» i dag og begynn reisen mot å bli ekspert på grafbaserte løsninger!

Spesifikasjon

Spesifikasjoner
SpråkEngelsk
SjangerDatamaskiner og IT
FormatPaperback
Generelt
Sett
Nei
TypPapirbøker

Pris og prishistorikk

Akkurat nå er 649,- den billigste prisen for Graph-Powered Machine Learning Av Alessandro Negro blant 2 butikker hos Prisradar. Sjekk også vår topp 5-rangering av beste data og informasjonsteknologi for å være sikker på at du gjør det beste kjøpet.

Prisutvikling:
Stabil
Laveste pris:
452,-
Gjennomsnittspris:
452,-
Høyeste pris:
452,-
Beste tilbudet:
norli.no
Tilgjengelig