Graph powered machine learning von negro alessandro (6 Ergebnisse)
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Anbieter: medimops, Berlin, Deutschlandmedimops
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Zustand: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.
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Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes KönigreichPBShop.store UK
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PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Paperback. Zustand: Very Good. The book has been read, but is in excellent condition. Pages are intact and not marred by notes or highlighting. The spine remains undamaged.
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Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
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Kartoniert / Broschiert. Zustand: New. Über den AutorAlessandro 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.
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Anbieter: Studibuch, Stuttgart, DeutschlandStudibuch
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Gebraucht - Sehr gut
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paperback. Zustand: Sehr gut. 503 Seiten; 9781617295645.2 Gewicht in Gramm: 1.
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Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - 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 exp…ressed 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.
