MLSP: машинное обучение в Apache Shark: Вебинар

1. Введение в машинное обучение

• Профессии дата инженера и дата сайентиста
• Цикл работ согласно CRISP-DM
• Классификация алгоритмов машинного обучения
• Пример алгоритма

2. Feature Engineering и подготовка данных

• Особенности подготовки данных для машинного обучения
• Датасет и денормализация
• Стандартный набор операций по подготовке данных
• Дополнительные требования некоторых алгоритмов

3. Возможности Spark Mllib

• Векторы и разреженные векторы
• Алгоритмы обучения с учителем
• Нейронные сети и другие алгоритмы
• Подходы к продуктивному использованию настроенных алгоритмов

4. Базовый Workflow и конвейеры

• Базовый процесс обучения с использованием Spark MLLIB
• Понятие конвейера и его настройка в Spark MLLIB

5. Модуль Feature и предоставляемые возможности

• Стандартные операции очистки данных
• Работа с категориальными данными
• Векторизация текста
• Другие возможности модуля Feature