Последние темы автора:
- [Маша Блинова, Ирина [Шиляева, Ольга Башлыкова] Абонемент на месяц к прямым эфирам Masha.fit. Октябрь (2025)
- [Udemy] Наращивание ногтей. 4 техники!
- [Наталья Кузьмич] Галифе
- [МИФ] Бояться, но делать (2019) Руководство по управлению страхом от спецназовца
- [Анна Лиепина] Онлайн-курс по леттерингу "Вязь"
- #1
Голосов: 0
[zerotomastery] Машинное обучение с использованием Spark ML
Научитесь использовать Spark ML для создания масштабируемых решений в области машинного обучения. Практика с регрессией, классификацией, инженерией признаков, оценкой моделей, настройкой гиперпараметров и интеграцией глубокого обучения с Apache Spark.
Машинное обучение - это не только теория, но и умение работать в реальных, масштабируемых системах. В этом курсе вы освоите, как выводить модели ML на уровень продакшна с помощью библиотеки Spark ML.
Вы на практике изучите методы регрессии и классификации, научитесь эффективно создавать и преобразовывать признаки, проводить оценку моделей и настраивать их параметры для достижения наилучших результатов. Также вы узнаете, как можно интегрировать элементы глубокого обучения в рабочие процессы Spark.
Если вы готовы перейти от экспериментов к построению реальных решений - этот курс для вас.
Подробнее:
Описание курса:
Научитесь использовать Spark ML для создания масштабируемых решений в области машинного обучения. Практика с регрессией, классификацией, инженерией признаков, оценкой моделей, настройкой гиперпараметров и интеграцией глубокого обучения с Apache Spark.
Машинное обучение - это не только теория, но и умение работать в реальных, масштабируемых системах. В этом курсе вы освоите, как выводить модели ML на уровень продакшна с помощью библиотеки Spark ML.
Вы на практике изучите методы регрессии и классификации, научитесь эффективно создавать и преобразовывать признаки, проводить оценку моделей и настраивать их параметры для достижения наилучших результатов. Также вы узнаете, как можно интегрировать элементы глубокого обучения в рабочие процессы Spark.
Если вы готовы перейти от экспериментов к построению реальных решений - этот курс для вас.
Подробнее:
Для просмотра ссылок пройдите регистрацию
