10 вопросов на знание основ работы с ML в Spark MLlib: открытый интерактивный тест для начинающих изучать машинное обучение

обучение spark streaming, bigdata курсы, курсы по spark, hadoop spark, администрирование spark кластера, курсы по spark, spark sql, курс основы apache spark, курсы hadoop sql

Чтобы самостоятельное обучение по Spark стало еще интереснее, сегодня мы предлагаем вам простой комплексный тест по основам работы с машинным обучением в распределенном фреймворке Apache Spark, включая особенности и методы для работы с Big Data.

Комплексный тест по основам работы с машинным обучением в Spark для новичков

Для начинающих самостоятельное обучение по Apache Spark мы предлагаем простой интерактивный комплексный тест по этому распределенному Big Data фреймворку. Проверьте себя и ответьте на 10 вопросов об основных методах обработки Big Data с помощью машинного обучения, которое являются неотъемлемой частью библиотеки Spark MLlib. Ответы на эти вопросы мы разбирали в статье про основы работы с логистической регрессией в Spark здесь, а также с моделью случайных лесов 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.

Открытый тест по машинному обучению в Spark

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

1. Какие значения принимает результат анализа логистической регрессией?

 
 
 
 

2. Какой ключевой момент играет роль в повышении качества классификации в модели случайного леса?

 
 
 
 

3. В виде какой структуры данные подаются в модель логистической регрессии для анализа?

 
 
 
 

4. Какой параметр отвечает за указание количества деревьев для классификации в модели случайного леса Spark?

 
 
 
 

5. Какой класс используется в pyspark для построения модели логистической регрессии?

 
 
 
 

6. Что является результатом прогноза логистической регрессии?

 
 
 
 

7. Какой класс отвечает за последовательность преобразований при обучении логистической ML-модели в pyspark?

 
 
 
 

8. На чем основана модель случайного леса?

 
 
 
 

9. Какой класс отвечает за построение модели случайного леса в Spark?

 
 
 
 

10. Какой класс используется для формирования векторов признаков в Spark?

 
 
 
 

 
 
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 GBT-алгоритма в Spark вы можете здесь.

Core Spark - основы для разработчиков

Код курса
CORS
Ближайшая дата курса
30 мая, 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