Применение алгоритмов машинного обучения к массивным наборам данных является сложной задачей, поскольку большинство лучших алгоритмов машинного обучения не предназначены для параллельных архитектур. 1. Традиционно специалисты по обработке данных использовали инструменты Python и R для обработки данных на одной машине, где перемещение данных отнимает много времени. Здесь для анализа требуется выборка, которая часто неточно представляет данные, а переход от среды разработки к..

Для задачи двоичной классификации с несбалансированными классами Вступление Вычисления в памяти и параллельная обработка являются одними из основных причин того, что Apache Spark стал очень популярным в индустрии больших данных для работы с крупномасштабными продуктами данных и более быстрого анализа. MLlib , построенный на основе Spark, представляет собой масштабируемую библиотеку машинного обучения, которая обеспечивает как высококачественные алгоритмы, так и молниеносную..

Представьте, что вы ходите по магазинам в Интернете и искали различные зимние куртки, которые собираетесь приобрести, чтобы выдержать холодную погоду с ветрами в этом году (в этом году будет немного ветрено). Вам понравилась куртка, принадлежащая определенной торговой марке под названием: 1. Вы просмотрели куртку в течение нескольких минут, прочитали все описание материала куртки, размера и т. Д., А затем вы захотели изучить некоторые другие бренды, чтобы узнать, есть ли у них похожие..