Распределенная обработка для производственных конвейеров машинного обучения Машинное обучение с помощью Apache Beam и TensorFlow | Облачный поток данных В этом пошаговом руководстве показано, как выполнять предварительную обработку, обучение и прогнозирование модели машинного обучения с помощью Apache… cloud.google.com https://www.youtube.com/watch?v=v1DrnY8caVU Машинное обучение с Apache Beam и TensorFlow В..

Твиттер стал самой важной платформой для получения свежими новостями различных людей, поскольку известные теоретики, практики и т. Д. В ваших интересах постоянно публикуют то, что они нашли, построили и т. Д. Я считаю, что я не единственный, кто ретвитит всякий раз, когда сталкиваюсь с интересными твитами. Я говорю себе: «Хорошо, это выглядит интересно, но я не собираюсь читать это прямо сейчас. Разрешите добавить его в свою ленту, чтобы потом прочитать… ». Но этого никогда не..

Важно помнить, что компоненты TFX интуитивно основаны на функциях Beam. Несмотря на простоту отправки заданий в Beam, я думаю, было бы здорово отправлять задания непосредственно в Spark или Flink, которые в сто раз быстрее, чем пользовательские компоненты TFX. Я действительно восхищаюсь великими разработчиками TFX, которые упростили нам создание наших пользовательских компонентов. Я рекомендую вам прочитать TFX , чтобы понять, как написать свою пользовательскую функцию. Однако если вы..