ML With Concurrency

出版者:Springer

作者:Nielson, F.

页数:265

出版时间:1996-12-20

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387948751

具体描述

Both functional and concurrent programming are relatively new paradigms with great promise. In this book, a survey is provided of extensions to Standard ML, one of the most widely used functional languages, with new primitives for concurrent programming. Computer scientists and graduate students will find this a valuable guide to this topic.

用户评价

我是一名刚入行不久的数据科学家，在学习机器学习的过程中，我常常被那些需要海量计算资源的模型训练过程所困扰。有时候，一个简单的模型，在调参或者数据量稍大一点的时候，就需要漫长的等待，这极大地影响了我的学习和实验效率。《ML With Concurrency》这个书名，对我来说简直是一剂强心针。我迫切地想知道，书中是否能提供一些实用的方法，让我能够更好地利用现有的硬件资源，比如多线程或者多进程来加速模型训练。我尤其关心书中会不会有关于如何针对不同的算法（比如深度学习中的卷积神经网络、循环神经网络）进行并发优化的具体指导。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，手把手地教我如何写出高效的并发代码，如何避免常见的并发陷阱，以及如何衡量并发带来的性能提升。如果书中能包含一些代码示例，并且能够针对一些常见的机器学习库（如Scikit-learn、XGBoost）提供优化建议，那简直就是我学习路上的“宝藏”了，我非常期待能从中获得实际的帮助。

我对计算机体系结构和性能优化一直有着浓厚的兴趣，尤其是在当今数据爆炸的时代，如何最大化利用计算资源成为一个关键问题。机器学习的快速发展，更是将这一问题推向了新的高度。《ML With Concurrency》这本书的标题，立即吸引了我。我并非机器学习领域的专家，但我深知，任何复杂的计算任务，其效率都离不开底层的硬件和软件支持。我很好奇，这本书会从哪些角度来阐述“并发”与“机器学习”的结合？它是否会深入探讨CPU、GPU在并发计算中的作用？是否会涉及一些底层的并发编程模型，比如消息传递接口（MPI）或者OpenMP，以及它们在实际的机器学习算法中的应用？我脑海中勾勒出一幅图景：一本能够将抽象的并发理论，与生动的机器学习实例相结合的书籍，它能让我理解，为什么某些算法可以通过并行化而获得指数级的性能提升，又能让我知道如何去实现它。这本书能否为我提供一个全新的视角，去审视和理解机器学习的计算本质，是我最为关注的。

最近，我对人工智能算法的底层原理产生了浓厚的兴趣，尤其是那些能够提升计算效率和模型性能的技术。我一直在思考，为什么有些模型训练起来如此耗时，而有些则能在短时间内完成？我怀疑这与底层的并发处理能力有着密切的关系。《ML With Concurrency》这个书名，正好戳中了我的这个疑问。我并非一个纯粹的程序员，更多的是一个算法研究者，我希望这本书不仅能讲清楚“怎么做”，更能解释“为什么这么做”。例如，当书中提到“并发”时，我希望它能深入浅出地解释不同的并发模型（如线程、进程、协程）如何影响机器学习任务的性能，以及它们各自的优缺点。我也很好奇，是否会有关于分布式训练的介绍，毕竟在处理超大规模数据集时，单机并发是远远不够的。这本书的出现，让我感觉像是在迷雾中看到了一束光，它承诺将抽象的计算概念与我所热衷的机器学习研究联系起来，为我打开了新的视野。我期待这本书能帮助我构建一个更清晰、更深入的理解，将理论与实践融会贯通，为我未来的研究提供坚实的基础。

我是一名资深的技术爱好者，对任何能够提升计算效率和解决复杂问题的技术都充满好奇。《ML With Concurrency》这个书名，立刻引起了我的注意，因为它触及到了两个我非常感兴趣的领域：机器学习和并发编程。我一直在思考，随着人工智能模型越来越复杂，数据量越来越庞大，如何才能让这些模型运行得更快、更高效？并发编程无疑是其中的关键。我非常想知道，这本书会如何将这两个看似独立的领域巧妙地结合起来。它是否会探讨如何在多核处理器上并行化地训练机器学习模型？是否会介绍一些用于分布式机器学习的并发框架？我期待这本书能够提供一些深入的见解，解释不同并发策略（如线程、进程、异步编程）如何影响机器学习算法的训练速度和内存占用。我甚至猜想，这本书可能会包含一些关于如何设计高效的并发机器学习算法的原则和技巧，比如如何避免数据竞争、如何有效地同步线程等。这本书能否为我揭示并发在机器学习领域的力量，让我对未来的技术发展有更深刻的理解，是我非常期待的。

这本《ML With Concurrency》的封面设计给我留下了深刻的印象，那种抽象的、流动的线条，似乎在预示着数据在不同线程间奔腾涌动，构建出智能的脉络。我本身是做大数据分析的，平时工作中接触最多的就是如何高效地处理海量数据，而并行计算和并发编程一直是我的痛点。我一直希望能找到一本能够系统地梳理这些概念，并将其与机器学习的实际应用相结合的书籍。我的好奇心被这个标题所点燃，它不仅仅是泛泛而谈的“并发”，而是明确指向了“机器学习”这个具体领域，这让我觉得它可能触及到我工作中那些最棘手的问题。想象一下，在模型训练的关键时刻，能够充分利用多核CPU的强大能力，将原本需要数小时的训练时间缩短到几十分钟，那该是多么激动人心的场景。这本书是否能提供切实可行的解决方案，引导我一步步实现这样的目标，是我最期待的。我甚至开始构思，如果书中能有针对常见机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch）在并发处理方面的优化技巧，那就更完美了。我对它寄予厚望，希望它能成为我技术道路上的一个重要里程碑，帮助我突破瓶颈，在数据科学的浪潮中乘风破浪。