《 机器学习系统中的数据管理 》
- 数据管理机器学习
- 选题分类：计算机理论
- 原版语种：英语（可提供图书翻译服务）
- 出版日期：2019年02月
- 页数：174页
- 图书定价：（不详）
- 开本：190mm×234mm
- 浏览次数：461
- 字数：（不详）
- 作品星级：
- 内文印刷：单色
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内容简介
在本书中，我们遵循ML系统的这种以数据为中心的观点，旨在为端到端数据科学或ML生命周期提供ML系统中数据管理的全面概述。
作者介绍
奥地利格拉茨科技大学教授，他在那里主持着一个由BMVIT资助的数据管理讲座。在2018年加入TU Graz之前，他是IBM research—Almaden, CA, USA的一名研究人员，主要研究用于声明性的大型机器学习的编译和运行时技术。2011年，他在德国德累斯顿理工大学获得博士学位，并发表了一篇关于基于成本的一体化流程优化的论文。他之前的研究还包括对时间序列预测、内存索引和查询处理的系统支持。Matthias是2016年VLDB最佳论文奖和2016年SIGMOD研究突出奖的获得者。
阿伦·库马尔
加州大学圣地亚哥分校的助理教授。他于2016年在威斯康星大学麦迪逊分校获得博士学位。他的研究兴趣是数据管理、系统和ML的交叉，重点是使基于ML的数据分析更容易、更快、更便宜和更可伸缩。他的想法被许多公司采用，包括EMC、Oracle、Cloudera、Facebook和微软。他获得了2014年SIGMOD最佳论文奖、2016年威斯康辛大学麦迪逊分校CS学位论文研究奖、2016年谷歌学院研究奖和2018年赫尔曼奖学金。
杨军
杜克大学的计算机科学教授，自2001年获得斯坦福大学的博士学位以来，他一直在杜克大学任教。他对数据库和数据密集型系统非常感兴趣。他是美国国家科学基金会终身成就奖、IBM教员奖、惠普实验室创新研究奖和谷歌教员研究奖的获得者。他还获得了杜克大学的大卫和珍妮特·沃恩·布鲁克斯教学奖。他目前的研究兴趣在于使数据分析更容易、更易于科学家、统计学家和记者使用。
图书目录
ML Through Database Queries and UDFs
Multi-Table ML and Deep Systems Integration
Rewrites and Optimization
Execution Strategies
Data Access Methods
Resource Heterogeneity and Elasticity
Systems for ML Lifecycle Tasks
Conclusions
Bibliography
Authors' Biographies
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