Cursos de Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib Training

MLlib es la librería de aprendizaje escalable de Apache Spark.

Programas de los Cursos de Apache Spark MLlib

Código Nombre Duración Información General
spmllib Apache Spark MLlib 35 horas MLlib es la biblioteca de aprendizaje automático (ML) de Spark. Su objetivo es hacer que el aprendizaje práctico de la máquina sea escalable y fácil. Consiste en algoritmos comunes de aprendizaje y utilidades, incluyendo clasificación, regresión, agrupación, filtrado colaborativo, reducción de dimensionalidad, así como primitivas de optimización de nivel más bajo y API de oleoducto de nivel superior. Se divide en dos paquetes: spark.mllib contiene la API original construida sobre RDDs. spark.ml proporciona una API de nivel superior construida en la parte superior de DataFrames para la construcción de tuberías de ML.   Audiencia Este curso está dirigido a ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar una biblioteca de máquinas construida para Apache Spark spark.mllib: tipos de datos, algoritmos y utilidades Tipos de datos Estadísticas básicas resumen estadístico correlaciones muestreo estratificado evaluación de la hipótesis transmisión de pruebas de significación generación aleatoria de datos Clasificación y regresión modelos lineales (SVMs, regresión logística, regresión lineal) bayes ingenuo árboles de decisión conjuntos de árboles (bosques al azar y árboles con gradiente de presión) regresión isotónica Filtración colaborativa alternando los mínimos cuadrados (ALS) Clustering medios k Mezcla gaussiana agrupación de iteración de energía (PIC) asignación latente de Dirichlet (LDA) k-medios biestables streaming k-means Reducción de dimensionalidad descomposición de valores singulares (SVD) análisis de componentes principales (PCA) Extracción y transformación de características Mina de modelos frecuente FP-crecimiento reglas de asociación PrefixSpan Métricas de evaluación Exportación de modelo PMML Optimización (desarrollador) descenso gradiente estocástico memoria limitada BFGS (L-BFGS) spark.ml: API de alto nivel para tuberías de ML Visión general: estimadores, transformadores y tuberías Extracción, transformación y selección de funciones Clasificación y regresión Clustering Temas avanzados
aitech Inteligencia Artificial - La Materia más Aplicada - Análisis de Datos + AI Distribuido + PNL 21 horas 1. Distribución de datos grandes Métodos de minería de datos (entrenamiento de sistemas individuales + predicción distribuida: algoritmos tradicionales de aprendizaje automático + predicción distribuida de Mapreduce) Apache Spark MLlib 2. Recomendaciones y publicidad: Lenguaje natural Agrupación de texto, categorización de texto (etiquetado), sinónimos Restauración del perfil de usuario, sistema de etiquetado Algoritmos recomendados Asegurar la precisión de "levantar" entre y dentro de las categorías Cómo crear ciclos cerrados para algoritmos de recomendación 1. Regresión lógica, RankingSVM, 2. Reconocimiento de funciones (aprendizaje profundo y reconocimiento automático de características para gráficos) 3. Lenguaje natural Segmentación de palabras chinas Modelo de tema (agrupamiento de texto) Clasificación del texto Extraer palabras clave Análisis semántico, analizador semántico, word2vec (vector a palabra) Arquitectura de memoria a largo plazo RNN (TSTM)

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