Khoa học dữ liệu nhanh nhẹn - SparkML

Thư viện học máy còn được gọi là “SparkML” hoặc “MLLib” bao gồm các thuật toán học tập phổ biến, bao gồm phân loại, hồi quy, phân cụm và lọc cộng tác.

Tại sao phải học SparkML cho Agile?

Spark đang trở thành nền tảng thực tế để xây dựng các ứng dụng và thuật toán máy học. Các nhà phát triển làm việc trên Spark để triển khai các thuật toán máy theo cách có thể mở rộng và ngắn gọn trong khung Spark. Chúng ta sẽ tìm hiểu các khái niệm về Học máy, các tiện ích và thuật toán của nó với khuôn khổ này. Agile luôn chọn một khuôn khổ, mang lại kết quả ngắn và nhanh chóng.

Thuật toán ML

Thuật toán ML bao gồm các thuật toán học tập phổ biến như phân loại, hồi quy, phân cụm và lọc cộng tác.

Đặc trưng

Nó bao gồm trích xuất tính năng, chuyển đổi, giảm kích thước và lựa chọn.

Đường ống

Đường ống cung cấp các công cụ để xây dựng, đánh giá và điều chỉnh đường ống máy học.

Các thuật toán phổ biến

Sau đây là một số thuật toán phổ biến -

• Thống kê cơ bản

• Regression

• Classification

• Hệ thống khuyến nghị

• Clustering

• Giảm kích thước

• Khai thác tính năng

• Optimization

Hệ thống khuyến nghị

Hệ thống đề xuất là một lớp con của hệ thống lọc thông tin nhằm tìm kiếm dự đoán về "xếp hạng" và "sở thích" mà người dùng đề xuất cho một mặt hàng nhất định.

Hệ thống khuyến nghị bao gồm các hệ thống lọc khác nhau, được sử dụng như sau:

Lọc cộng tác

Nó bao gồm việc xây dựng một mô hình dựa trên hành vi trong quá khứ cũng như các quyết định tương tự của những người dùng khác. Mô hình lọc cụ thể này được sử dụng để dự đoán các mặt hàng mà người dùng quan tâm.

Lọc dựa trên nội dung

Nó bao gồm việc lọc các đặc điểm rời rạc của một mặt hàng để giới thiệu và thêm các mặt hàng mới có đặc tính tương tự.

Trong các chương tiếp theo của chúng tôi, chúng tôi sẽ tập trung vào việc sử dụng hệ thống khuyến nghị để giải quyết một vấn đề cụ thể và cải thiện hiệu suất dự đoán từ quan điểm phương pháp nhanh.