圖技術機器學習

由Alessandro Negro博士

Graph-Powered Machine Learning介紹了圖表技術概念,突出了圖表在機器學習和大數據平台中的作用。您將深入了解技術,包括數據源建模,算法設計,鏈路分析,分類和聚類。當您掌握核心概念時,您將探索三個端到端的項目,說明架構,最佳設計實踐,優化方法和常見缺陷。

裏麵有什麼

  • 機器學習項目的生命周期
  • 三個端到端應用程序
  • 大數據平台中的圖表
  • 數據源建模
  • 自然語言處理
  • 建議和相關搜索
  • 優化方法

關於作者

Alessandro Negro博士是Graphaware意大利Graphaware&MD的首席科學家。抱著博士學位。在跨學科科學和技術中,他是一個數據科學家和軟件架構師。亞曆山德羅可以通過年度和在博客雜誌上發布許多文章後發現,現在也是上述書本動力機器學習的成就作者。bwin开户平台他也是建築休謨的工具 - 通過Graphaware的切削刃洞察力發動機。

Graphaware Hume:圖表動力機器在行動中學習

休謨是一個專注的NLP,有源洞察力引擎,在那裏您可以看到這本書生命生命並用於真實的問題解決。應用程序包括安全問題,如識別欺詐或檢測網絡入侵,應用領域,如社交網絡或自然語言處理,以及通過準確的建議和智能搜索更好的用戶體驗。如果這對你感興趣,bwin 必赢 並了解休謨如何幫助您獲得競爭優勢。

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