🚀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
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
Telegram Gives Up On Crypto Blockchain Project
Durov said on his Telegram channel today that the two and a half year blockchain and crypto project has been put to sleep. Ironically, after leaving Russia because the government wanted his encryption keys to his social media firm, Durov’s cryptocurrency idea lost steam because of a U.S. court. “The technology we created allowed for an open, free, decentralized exchange of value and ideas. TON had the potential to revolutionize how people store and transfer funds and information,” he wrote on his channel. “Unfortunately, a U.S. court stopped TON from happening.”
