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.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
https://github.com/mushketyk/ztm-data-engineering/tree/main/05-ml-with-spark
Независимо от того, начинаете ли вы изучать программирование или хотите усовершенствовать свои навыки, Академия Zero To Mastery научит вас React, Javascript, Python, CSS и многим другим вещам, чтобы помочь вам продвинуться по карьерной лестнице, получить работу и добиться успеха в некоторых ведущих компаниях.
Pau Labarta Bajo
Привет! Я - Pau, инженер по машинному обучению с многолетним опытом разработки реальных ML-продуктов. Хотите спроектировать, разработать и внедрить свой собственный ML-продукт?Этот курс покажет вам, как создавать полнофункциональные ML-решения от идеи до продакшена, помогая стартапам и крупным компаниям решать бизнес-задачи.
