- spark 分布式機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自:百科越來越重要。其中,Spark是當(dāng)今應(yīng)用最為廣泛通用的大數(shù)據(jù)先進(jìn)技術(shù)之一。BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件提供了Spark性能改進(jìn)的各種優(yōu)化技術(shù),包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn);來自:百科
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第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來自:百科
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MRS Spark服務(wù)介紹 MRS Spark服務(wù)介紹 華為云MapReduce服務(wù)(MRS)提供可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),可輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Flume等大數(shù)據(jù)組件,具有企業(yè)級(jí)、易運(yùn)維、高安全和低成本等產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)。 華為云MapReduce服務(wù)(MR來自:專題現(xiàn)部門間的數(shù)據(jù)共享和權(quán)限管理。 DLI 核心引擎:Spark+Flink Spark是用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)一分析引擎,聚焦于查詢計(jì)算分析。DLI在開源Spark基礎(chǔ)上進(jìn)行了大量的性能優(yōu)化與服務(wù)化改造,不僅兼容Apache Spark生態(tài)和接口,性能較開源提升了2.5倍,在小時(shí)級(jí)即可實(shí)現(xiàn)EB級(jí)數(shù)據(jù)查詢分析。來自:百科Spark SQL作業(yè)的特點(diǎn)與功能 Spark SQL作業(yè)的特點(diǎn)與功能 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是完全兼容Apache Spark,也支持標(biāo)準(zhǔn)的Spark SQL作業(yè),DLI在開源Spark基礎(chǔ)上進(jìn)行了大量的性能優(yōu)化與服務(wù)化改造,不僅兼容Apache Spark生態(tài)和接口,性能較開源提升了2來自:專題ModelArts有什么優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2020-09-09 15:43:07 ModelArts是面向開發(fā)者的一站式 AI開發(fā)平臺(tái) ,為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。來自:百科低50%以上。 建議搭配以下服務(wù)使用 OBS ,DIS,DWS,RDS 圖1游戲運(yùn)營數(shù)據(jù)分析 異構(gòu)數(shù)據(jù)源聯(lián)邦分析 車企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型 面臨市場(chǎng)新的競(jìng)爭(zhēng)壓力及出行服務(wù)不斷變革,車企通過構(gòu)建車聯(lián)云平臺(tái)和車機(jī)OS,將互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與用車場(chǎng)景打通,完成車企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型,從而為車主提供更好的智來自:百科•不想因?yàn)榉治鰳I(yè)務(wù)影響在線業(yè)務(wù) 優(yōu)勢(shì): 熟悉的SQL體驗(yàn) DLI的SQL語法全兼容關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 2003,0學(xué)習(xí)成本,使用習(xí)慣保持一致 極致性能 DLI采用分布式內(nèi)存計(jì)算模型,輕松處理海量數(shù)據(jù) 建議搭配使用: 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 電商行業(yè) 精準(zhǔn)營銷 電商行業(yè)需要獲取多個(gè)途徑的信息來自:百科、地理函數(shù)、CEP函數(shù)等,用SQL表達(dá)業(yè)務(wù)邏輯,簡(jiǎn)便快捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)。 Spark作業(yè)提供全托管式Spark計(jì)算特性:用戶可通過交互式會(huì)話(session)和批處理(batch)方式提交計(jì)算任務(wù),在全托管Spark隊(duì)列上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。 數(shù)據(jù)湖 探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索(Data Lake來自:百科Insight,簡(jiǎn)稱DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài),實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎,企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的批處理、流處理、內(nèi)存計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等,挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值。 DLI服務(wù)適用于海量 日志分析 、異構(gòu)數(shù)據(jù)源聯(lián)邦分析、大數(shù)據(jù)ETL處理。來自:百科
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