Os cursos de treinamento Apache Spark MLlib online ou no local, conduzidos por instrutores, demonstram por meio de discussões interativas e práticas práticas os fundamentos e tópicos avançados do Apache Spark MLlib. O treinamento Apache Spark MLlib está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo no local". O treinamento on-line ao vivo (também conhecido como "treinamento remoto ao vivo") é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Portugal ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Portugal. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
Este curso destina-se a programadores e cientistas de dados que pretendam compreender e implementar a IA nas suas aplicações. É dada especial atenção à análise de dados, à IA distribuída e ao processamento de linguagem natural.
O MLlib é a biblioteca de aprendizado de máquina (ML) do Spark. Seu objetivo é tornar prático o aprendizado de máquina escalável e fácil. Ele consiste em algoritmos e utilitários de aprendizado comuns, incluindo classificação, regressão, agrupamento, filtragem colaborativa, redução de dimensionalidade, além de primitivas de otimização de nível inferior e APIs de pipeline de nível superior.
Divide-se em dois pacotes:
O spark.mllib contém a API original construída sobre os RDDs.
O spark.ml fornece uma API de alto nível, construída sobre os DataFrames, para a construção de pipelines de ML.
Público
Este curso é direcionado a engenheiros e desenvolvedores que desejam utilizar uma biblioteca de máquinas integrada para o Apache Spark
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Última Atualização:
Declaração de Clientes(2)
Muitos exemplos práticos, diferentes formas de abordar o mesmo problema e, por vezes, truques não tão óbvios para melhorar a solução atual
Rafal - Nordea
Curso - Apache Spark MLlib
Máquina Traduzida
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Curso - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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