Data Management in Machine Learning Systems Matthias Boehm, Arun Kumar, Jun Yang
Idioma: inglés
Editorial: MORGAN & CLAYPOOL, 2019
- Tapa blanda
- Usado
Librería: BUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer, Wahlstedt, AlemaniaBUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer
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Data Management in Machine Learning Systems In englischer Sprache. pages.
N° de ref. del artículo BN191056
- Título
- Data Management in Machine Learning Systems Matthias Boehm, Arun Kumar, Jun Yang
- Autor
- Matthias Boehm, Arun Kumar, Jun Yang
- Editorial
- MORGAN & CLAYPOOL
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- gut
- Encuadernación
- Softcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1681734966
- ISBN 13
- 9781681734965
- Edición
- 2019.
- Peso del artículo
- 2000 gramos
Large-scale data analytics using machine learning (ML) underpins many modern data-driven applications. ML systems provide means of specifying and executing these ML workloads in an efficient and scalable manner. Data management is at the heart of many ML systems due to data-driven application characteristics, data-centric workload characteristics, and system architectures inspired by classical data management techniques.
In this book, we follow this data-centric view of ML systems and aim to provide a comprehensive overview of data management in ML systems for the end-to-end data science or ML lifecycle. We review multiple interconnected lines of work: (1) ML support in database (DB) systems, (2) DB-inspired ML systems, and (3) ML lifecycle systems. Covered topics include: in-database analytics via query generation and user-defined functions, factorized and statistical-relational learning; optimizing compilers for ML workloads; execution strategies and hardware accelerators; data access methods such as compression, partitioning and indexing; resource elasticity and cloud markets; as well as systems for data preparation for ML, model selection, model management, model debugging, and model serving. Given the rapidly evolving field, we strive for a balance between an up-to-date survey of ML systems, an overview of the underlying concepts and techniques, as well as pointers to open research questions. Hence, this book might serve as a starting point for both systems researchers and developers.
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Acerca del autor
Arun Kumar is an Assistant Professor at the University of California, San Diego. He received his Ph.D. from the University of Wisconsin-Madison in 2016. His research interests are in the intersection of data management, systems, and ML, with a focus on making ML-based data analytics easier, faster, cheaper, and more scalable. Ideas from his work have been adopted by many companies, including EMC, Oracle, Cloudera, Facebook, and Microsoft. He is a recipient of the Best Paper Award at SIGMOD 2014, the 2016 CS dissertation research award from UW-Madison, a 2016 Google Faculty Research Award, and a 2018 Hellman Fellowship.
Jun Yang is a Professor of Computer Science at Duke University, where he has been teaching since receiving his Ph.D. from Stanford University in 2001. He is broadly interested in databases and data-intensive systems. He is a recipient of the NSF CAREER Award, IBM Faculty Award, HP Labs Innovation Research Award, and Google Faculty Research Award. He also received the David and Janet Vaughan Brooks Teaching Award at Duke. His current research interests lie in making data analysis easier and more scalable for scientists, statisticians, and journalists.
H. V. Jagadish is Bernard A Galler Collegiate Professor of Electrical Engineering and Computer Science, and Distinguished Scientist at the Institute for Data Science, at the University of Michigan in Ann Arbor. Prior to 1999, he was Head of the Database Research Department at AT&T Labs, Florham Park, NJ. Professor Jagadish is well known for his broad-ranging research on information management, and has approximately 200 major papers and 37 patents. He is a fellow of the ACM, ""The First Society in Computing,"" (since 2003) and serves on the board of the Computing Research Association (since 2009). He has been an Associate Editor for the ACM Transactions on Database Systems (1992-1995), Program Chair of the ACM SIGMOD annual conference (1996), Program Chair of the ISMB conference (2005), a trustee of the VLDB (Very Large DataBase) foundation (2004-2009), Founding Editor-in-Chief of the Proceedings of the VLDB Endowment (2008-2014), and Program Chair of the VLDB Conference (2014). Among his many awards, he won the ACM SIGMOD Contributions Award in 2013 and the David E Liddle Research Excellence Award (at the University of Michigan) in 2008.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a BUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer, Wahlstedt, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
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Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
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Sie müssen für einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Prüfung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zurückzuführen ist.
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform zur Online-Streitbeilegung (OS) bereit, die Sie hier finden: http://ec.europa.eu/consumers/odr