IdentifiantMot de passe
Loading...
Mot de passe oublié ?Je m'inscris ! (gratuit)
Navigation

Inscrivez-vous gratuitement
pour pouvoir participer, suivre les réponses en temps réel, voter pour les messages, poser vos propres questions et recevoir la newsletter

Livres Discussion :

[Livre] Mining of Massive Datasets


Sujet :

Livres

  1. #1
    Responsable Qt & Livres


    Avatar de dourouc05
    Homme Profil pro
    Ingénieur de recherche
    Inscrit en
    août 2008
    Messages
    26 407
    Détails du profil
    Informations personnelles :
    Sexe : Homme
    Localisation : France, Val de Marne (Île de France)

    Informations professionnelles :
    Activité : Ingénieur de recherche
    Secteur : Enseignement

    Informations forums :
    Inscription : août 2008
    Messages : 26 407
    Points : 188 205
    Points
    188 205
    Par défaut [Livre] Mining of Massive Datasets
    Mining of Massive Datasets



    The Web, social media, mobile activity, sensors, Internet commerce and so on all provide many extremely large datasets from which information can be gleaned by data mining. This book focuses on practical algorithms that have been used to solve key problems in data mining and can be used on even the largest datasets.

    It begins with a discussion of the MapReduce framework and related techniques for efficient parallel programming. The tricks of locality-sensitive hashing are explained. This body of knowledge, which deserves to be more widely known, is essential when seeking similar objects in a very large collection without having to compare each pair of objects. Stream-processing algorithms for mining data that arrives too fast for exhaustive processing are also explained. The PageRank idea and related tricks for organizing the Web are covered next. Other chapters cover the problems of finding frequent itemsets and clustering, each from the point of view that the data is too large to fit in main memory. Two applications: recommendation systems and Web advertising, each vital in e-commerce, are treated in detail. Later chapters cover algorithms for analyzing social-network graphs, compressing large-scale data, and machine learning.

    This third edition includes new and extended coverage on decision trees, deep learning, and mining social-network graphs. Written by leading authorities in database and Web technologies, it is essential reading for students and practitioners alike.


    [Lire la suite]



    Vous souhaitez participer aux rubriques Qt (tutoriels, FAQ, traductions) ou HPC ? Contactez-moi par MP.

    Créer des applications graphiques en Python avec PyQt5
    Créer des applications avec Qt 5.

    Pas de question d'ordre technique par MP !

  2. #2
    Membre éprouvé

    Homme Profil pro
    Lead Data
    Inscrit en
    février 2009
    Messages
    501
    Détails du profil
    Informations personnelles :
    Sexe : Homme
    Localisation : France, Oise (Picardie)

    Informations professionnelles :
    Activité : Lead Data

    Informations forums :
    Inscription : février 2009
    Messages : 501
    Points : 1 184
    Points
    1 184
    Billets dans le blog
    2
    Par défaut Une remarque sur le Big Data et l'aveuglement à son sujet
    Bonjour dourouc05,

    Les entreprises françaises reviennent après avoir perdu des plumes à des pratiques plus raisonnables après l'engouement pour le Big Data.

    Les seules applications massives qui ont un intérêt sont liées au Deep Learning : pour l'apprentissage du langage, de certains réseaux de convolution et pour la recommandation et le profilage des individus. Tout cela concerne très peu d'entreprises, la majorité des entreprises traitent de petits Dataset voir des moyens pour des problèmes de Machine Learning qui pour des raisons propres à ce type d'algorithmes ont besoin que de petit volume.

    Le Big Data a été un mauvais choix stratégique, très couteux en terme humain et financier pour de nombreuses entreprises.

    Merci de m'avoir lu,

Discussions similaires

  1. Réponses: 6
    Dernier message: 05/06/2013, 23h13
  2. Réponses: 4
    Dernier message: 02/05/2012, 15h00
  3. Réponses: 0
    Dernier message: 17/10/2011, 17h10

Partager

Partager
  • Envoyer la discussion sur Viadeo
  • Envoyer la discussion sur Twitter
  • Envoyer la discussion sur Google
  • Envoyer la discussion sur Facebook
  • Envoyer la discussion sur Digg
  • Envoyer la discussion sur Delicious
  • Envoyer la discussion sur MySpace
  • Envoyer la discussion sur Yahoo