Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Tom Augspurger: Scalable Machine Learning with Dask | PyData New York 2019

Автор: PyData

Загружено: 2019-11-30

Просмотров: 7915

Описание:

Python has a great ecosystem for machine learning, especially on relatively small datasets processed on a single machine. We'll use Dask to scale libraries like NumPy, pandas, and scikit-learn to larger datasets and larger problems. We'll see that problems can be compute- or memory-bound (or both). We'll see strategies for dealing with these, using a cluster to parallelize our computation.

www.pydata.org

PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData provides a forum for the international community of users and developers of data analysis tools to share ideas and learn from each other. The global PyData network promotes discussion of best practices, new approaches, and emerging technologies for data management, processing, analytics, and visualization. PyData communities approach data science using many languages, including (but not limited to) Python, Julia, and R.

PyData conferences aim to be accessible and community-driven, with novice to advanced level presentations. PyData tutorials and talks bring attendees the latest project features along with cutting-edge use cases. 00:00 Welcome!
00:10 Help us add time stamps or captions to this video! See the description for details.

Want to help add timestamps to our YouTube videos to help with discoverability? Find out more here: https://github.com/numfocus/YouTubeVi...

Tom Augspurger: Scalable Machine Learning with Dask | PyData New York 2019

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Vincent Warmerdam: How to Constrain Artificial Stupidity | PyData London 2019

Vincent Warmerdam: How to Constrain Artificial Stupidity | PyData London 2019

Dask on HPC Introduction

Dask on HPC Introduction

Aditya Lahiri: Dealing With Imbalanced Classes in Machine Learning | PyData New York 2019

Aditya Lahiri: Dealing With Imbalanced Classes in Machine Learning | PyData New York 2019

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Kubernetes — Простым Языком на Понятном Примере

Kubernetes — Простым Языком на Понятном Примере

Samuel Rochette: Quantifying uncertainty in machine learning models | PyData New York 2019

Samuel Rochette: Quantifying uncertainty in machine learning models | PyData New York 2019

Eric Dill: Is Spark still relevant? Multi-node CPU and single-node GPU workloads.. | PyData NYC 2019

Eric Dill: Is Spark still relevant? Multi-node CPU and single-node GPU workloads.. | PyData NYC 2019

БЕЛЫЕ СПИСКИ: какой VPN-протокол справится? Сравниваю все

БЕЛЫЕ СПИСКИ: какой VPN-протокол справится? Сравниваю все

✓ Новая формула площади прямоугольного треугольника | Ботай со мной #159 | Борис Трушин

✓ Новая формула площади прямоугольного треугольника | Ботай со мной #159 | Борис Трушин

Aaron Richter- Parallel Processing in Python| PyData Global 2020

Aaron Richter- Parallel Processing in Python| PyData Global 2020

Andrew Montalenti: Beating Python's GIL to Max Out Your CPUs

Andrew Montalenti: Beating Python's GIL to Max Out Your CPUs

Dask in 15 Minutes | Machine Learning & Data Science Open-source Spotlight #5

Dask in 15 Minutes | Machine Learning & Data Science Open-source Spotlight #5

Markus Loning - Introduction to Machine Learning with Time Series | PyData Fest Amsterdam 2020

Markus Loning - Introduction to Machine Learning with Time Series | PyData Fest Amsterdam 2020

Как устроена База Данных? Кластеры, индексы, схемы, ограничения

Как устроена База Данных? Кластеры, индексы, схемы, ограничения

Dask in 8 Minutes: An Introduction

Dask in 8 Minutes: An Introduction

Losing your Loops Fast Numerical Computing with NumPy

Losing your Loops Fast Numerical Computing with NumPy

Что такое Rest API (http)? Soap? GraphQL? Websockets? RPC (gRPC, tRPC). Клиент - сервер. Вся теория

Что такое Rest API (http)? Soap? GraphQL? Websockets? RPC (gRPC, tRPC). Клиент - сервер. Вся теория

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Scalable Machine Learning with Dask

Scalable Machine Learning with Dask

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]