🚀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
Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.
Pinterest (PINS) Stock Sinks As Market Gains
Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%.
Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time.
Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.
