![Слив платных курсов - скачать сливы курсов через торрент бесплатно! [Kursoff.net]](/data/assets/logo/Colorlogo-nobackground1.png){kind=logo}
Последние темы автора:
- [Бухгалтерский квартал] Л. Васильева, Л. Залевская ― Как бухгалтеру подготовить себя и клиента к изменениям 2026 года (2025)
- [Наташа Широкова] АнтиХейт & АнтиКритика. Как уверенно отвечать на критику и использовать хейтеров в своих целях. Тариф Самостоятельный (2025)
- [Марьяна Романова] Зазеркалье (2025)
- [Марина Гарбузова] Волшебная сила специй. Тариф Лайт (2025)
- [FAANG Master] System Design Interview. Урок 1. Введение, структура, детальные критерии оценки (2025)
[zerotomastery] Машинное обучение с использованием Spark ML
![[zerotomastery] Машинное обучение с использованием Spark ML](https://kursoff.net/attachments/1780435402956-png.83421/ "[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:
