🚀Как построить ML-пайплайн в Apache Spark: пошаговый гайд
В свежей статье на KDnuggets рассматривается, как с помощью Apache Spark и библиотеки MLlib можно построить масштабируемый пайплайн машинного обучения для задач, таких как прогноз оттока клиентов.
🔧Компоненты пайплайна: - Transformers: преобразуют данные (например, StringIndexer, `StandardScaler`) - Estimators: обучают модели (например, `LogisticRegression`) - Pipeline: объединяет все шаги в единую последовательность
🧪Пример: 1. Загрузка и очистка данных 2. Преобразование категориальных признаков 3. Сборка признаков в вектор 4. Масштабирование данных 5. Обучение модели логистической регрессии 6. Оценка качества модели (accuracy, precision, recall, F1)
📌Ключевые преимущества: - Высокая скорость обработки больших объемов данных - Удобная интеграция с Python через PySpark - Гибкость и масштабируемость для промышленных задач
🚀Как построить ML-пайплайн в Apache Spark: пошаговый гайд
В свежей статье на KDnuggets рассматривается, как с помощью Apache Spark и библиотеки MLlib можно построить масштабируемый пайплайн машинного обучения для задач, таких как прогноз оттока клиентов.
🔧Компоненты пайплайна: - Transformers: преобразуют данные (например, StringIndexer, `StandardScaler`) - Estimators: обучают модели (например, `LogisticRegression`) - Pipeline: объединяет все шаги в единую последовательность
🧪Пример: 1. Загрузка и очистка данных 2. Преобразование категориальных признаков 3. Сборка признаков в вектор 4. Масштабирование данных 5. Обучение модели логистической регрессии 6. Оценка качества модели (accuracy, precision, recall, F1)
📌Ключевые преимущества: - Высокая скорость обработки больших объемов данных - Удобная интеграция с Python через PySpark - Гибкость и масштабируемость для промышленных задач
China’s stock markets are some of the largest in the world, with total market capitalization reaching RMB 79 trillion (US$12.2 trillion) in 2020. China’s stock markets are seen as a crucial tool for driving economic growth, in particular for financing the country’s rapidly growing high-tech sectors.Although traditionally closed off to overseas investors, China’s financial markets have gradually been loosening restrictions over the past couple of decades. At the same time, reforms have sought to make it easier for Chinese companies to list on onshore stock exchanges, and new programs have been launched in attempts to lure some of China’s most coveted overseas-listed companies back to the country.
Launched in 2013, Telegram allows users to broadcast messages to a following via “channels”, or create public and private groups that are simple for others to access. Users can also send and receive large data files, including text and zip files, directly via the app.The platform said it has more than 500m active users, and topped 1bn downloads in August, according to data from SensorTower.Data Science SQL hub from us
