10 вопросов на знание основ GBT-алгоритма в Spark: открытый интерактивный тест для начинающих изучать машинное обучение

spark курсы, spark rdd, курс kafka spark, spark курсы, курс потоковой обработки spark kafka, курс потоковой обработки spark kafka, курсы pipelines apache spark, apache spark streaming, обучение spark streaming, обучение apache spark, курсы для инженеров данных apache spark, курс dataframes spark, pyspark что это, spark курсы, курсы по интеграции spark kafka

Чтобы самостоятельное обучение по Spark стало еще интереснее, сегодня мы предлагаем вам простой тест по основам работы с алгоритмом градиентного бустинга (GBT) в распределенном фреймворке Apache Spark, включая его особенности и методы для работы с Big Data.

Тест по основам работы GBT-модели в Spark для новичков

Для начинающих самостоятельное обучение по Apache Spark мы предлагаем простой интерактивный тест по этому распределенному Big Data фреймворку. Проверьте себя и ответьте на 10 вопросов об основных методах обработки Big Data с помощью алгоритма градиентного бустинга, который являются неотъемлемой частью Spark. Ответы на эти вопросы мы разбирали в статье про GBT-алгоритм в Spark здесь. Подробно изучить темы, упоминаемые в тесте, вы сможете на практических курсах по Apache Spark в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве.

Выбирайте из предложенных вариантов ответов тот, который считаете верным. Правильные ответы вы узнаете после того, как нажмете кнопку ОТПРАВИТЬ. Успехов!

1. На чем основан бэггинг?

 
 
 
 

2. Какой класс используется в pyspark для построения GBT-модели?

 
 
 
 

3. Каким образом строятся предсказатели в бустинге?

 
 
 
 

4. Какой метод используется в pyspark для случайного разбиения датасета на тренировочную и тестовую выборки?

 
 
 
 

5. Какой класс в pyspark отвечает за векторизацию признаков?

 
 
 
 

6. Какая колонка отвечает за указание целевой переменной при построении GBT-модели в pyspark?

 
 
 
 

7. Что представляет собой ансамбль?

 
 
 
 

8. Что лежит в основе градиентного бустинга?

 
 
 
 

9. Какой метод класса MulticlassClassificationEvaluator отвечает за оценку полученной модели в pyspark?

 
 
 
 

10. Какой метод используется для обучения GBT-модели в pyspark?

 
 
 
 

 
 
Ваши баллы: Среднее кол-во баллов: 0

Стоит отметить, что данный тест не претендует на звание специализированного профессионального экзамена. Однако такое небольшое упражнение способно помочь новичкам, которые начинают самостоятельно изучать машинное обучение в распределенном фреймворке Apache Spark, пытаясь разобраться с большим объемом информации, систематизировать ее и применить к решению практических задач. Также мы подготовили для вас серию тестов по отдельным разделам Apache Spark. Например, проверить свои знания по основам работы алгоритма многослойного персептрона в Spark вы можете здесь.

Core Spark - основы для разработчиков

Код курса
CORS
Ближайшая дата курса
3 октября, 2022
Длительность обучения
16 ак.часов
Стоимость обучения
40 000 руб.

Освоить Apache Spark на профессиональном уровне для практического использования в своих проектах анализа больших данных, разработки Big Data приложений и прочих прикладных областях Data Science вы сможете на практических курсах по Apache Spark в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве:

Записаться на курс

Смотреть раcписание

Добавить комментарий

Поиск по сайту