Последние темы автора:
- [CG Education] Алиса Арифи. Нарративный дизайн и сторителлинг в обучении (2026)
- [Ольга Войнова] Философия ржаного хлеба. Тариф Ржаной абсолют (2026)
- [Екатерина Сваровская] Ржаной хлеб от А до Я (2026)
- [Ольга Дробышева] Бикини-подтяжка (2026)
- [Игорь Ледоховский] Круглый стол по завораживающему языку. Часть 1 из 6 (2026)
- #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
