Machine Learning at Scale with H2O
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing Limited, 2022
- Tapa blanda
- Nuevo
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N° de ref. del artículo L0-9781800566019
- Título
- Machine Learning at Scale with H2O
- Autor
- Gregory Keys
- Editorial
- Packt Publishing Limited
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- New
- Encuadernación
- PAP
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1800566018
- ISBN 13
- 9781800566019
- Peso del artículo
- 107 gramos
Build predictive models using large data volumes and deploy them to production using cutting-edge techniques
Key Features
- Build highly accurate state-of-the-art machine learning models against large-scale data
- Deploy models for batch, real-time, and streaming data in a wide variety of target production systems
- Explore all the new features of the H2O AI Cloud end-to-end machine learning platform
Book Description
H2O is an open source, fast, and scalable machine learning framework that allows you to build models using big data and then easily productionalize them in diverse enterprise environments.
Machine Learning at Scale with H2O begins with an overview of the challenges faced in building machine learning models on large enterprise systems, and then addresses how H2O helps you to overcome them. You’ll start by exploring H2O’s in-memory distributed architecture and find out how it enables you to build highly accurate and explainable models on massive datasets using your favorite ML algorithms, language, and IDE. You’ll also get to grips with the seamless integration of H2O model building and deployment with Spark using H2O Sparkling Water. You’ll then learn how to easily deploy models with H2O MOJO. Next, the book shows you how H2O Enterprise Steam handles admin configurations and user management, and then helps you to identify different stakeholder perspectives that a data scientist must understand in order to succeed in an enterprise setting. Finally, you’ll be introduced to the H2O AI Cloud platform and explore the entire machine learning life cycle using multiple advanced AI capabilities.
By the end of this book, you’ll be able to build and deploy advanced, state-of-the-art machine learning models for your business needs.
What you will learn
- Build and deploy machine learning models using H2O
- Explore advanced model-building techniques
- Integrate Spark and H2O code using H2O Sparkling Water
- Launch self-service model building environments
- Deploy H2O models in a variety of target systems and scoring contexts
- Expand your machine learning capabilities on the H2O AI Cloud
Who this book is for
This book is for data scientists and machine learning engineers who want to gain hands-on machine learning experience by building and deploying state-of-the-art models with advanced techniques using H2O technology. An understanding of the data science process and experience in Python programming is recommended. This book will also benefit students by helping them understand how machine learning works in real-world enterprise scenarios.
Table of Contents
- Opportunities and Challenges
- Platform Components and Key Concepts
- Fundamental Workflow - Data to Deployable Model
- H2O Model Building at Scale – Capability Articulation
- Advanced Model Building – Part I
- Advanced Model Building – Part II
- Understanding ML Models
- Putting It All Together
- Production Scoring and the H2O MOJO
- H2O Model Deployment Patterns
- The Administrator and Operations Views
- The Enterprise Architect and Security Views
- Introducing the H2O AI Cloud
- H2O at Scale in a Larger Platform Context
- Appendix – Alternative Methods to Launch H2O Clusters
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
David Whiting is a Data Science Director and Head of Training at H2O.ai. He has over 18 years of experience in business, consulting, and academia. He is adept at developing and maintaining long-term collaborations with experts in multiple fields. He has both led and participated in multi-disciplinary teams and he enjoys mentoring developing analysts and has a substantial experience in doing so.
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Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
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.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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.
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Excepciones al derecho de desistimiento
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