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Mastering Java for Data Science
Hauptmerkmale Ein Überblick über moderne Data Science- und Machine Learning-Bibliotheken, die in Java verfügbar sind Abdeckung eines breiten Themenspektrums, das von den Grundlagen des maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und Big Data-Frameworks reicht. Leicht verständliche Illustrationen und das laufende Beispiel des Aufbaus einer Suchmaschine. Buchbeschreibung
Java ist laut dem TIOBE-Index die beliebteste Programmiersprache und wird in vielen Unternehmen, sowohl in der Startup-Welt als auch bei Großunternehmen, für den Betrieb von Produktionssystemen eingesetzt.
Es überrascht nicht, dass sie auch häufig für die Erstellung von Data-Science-Anwendungen verwendet wird: Sie ist schnell und verfügt über eine große Anzahl von integrierten und externen Datenverarbeitungswerkzeugen. Darüber hinaus ermöglicht die Wahl von Java für Data Science die einfache Integration von Lösungen in bestehende Software und die Einführung von Data Science in die Produktion mit weniger Aufwand.
In diesem Buch lernen Sie, wie Sie Data-Science-Anwendungen mit Java erstellen können. Zunächst werden wir die wichtigsten Dinge beim Start einer Data-Science-Anwendung überarbeiten und dann die Grundlagen von Java und maschinellem Lernen auffrischen, bevor wir in fortgeschrittenere Themen eintauchen. Wir beginnen mit einem Überblick über die vorhandenen Bibliotheken für die Datenverarbeitung und Bibliotheken mit Algorithmen für maschinelles Lernen. Danach behandeln wir Themen wie Klassifizierung und Regression, Dimensionalitätsreduktion und Clustering, Information Retrieval und natürliche Sprachverarbeitung sowie Deep Learning und Big Data.
Am Ende des Buches wird auf die Möglichkeiten eingegangen, das Modell in Produktionsumgebungen einzusetzen und zu bewerten. Was Sie lernen werden Verschaffen Sie sich ein solides Verständnis der in Java verfügbaren Datenverarbeitungs-Toolboxen Erkunden Sie das in Java verfügbare Data-Science-Ökosystem
| ISBN: | 9781782174271 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2017 |
| Seitenzahl: | 364 |
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