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

администрирование spark кластера, курсы по интеграции spark kafka, курс потоковой обработки spark, spark sql, курсы по mlops spark, курс dataframes spark, pyspark что это, курсы по apache spark, bigdata курсы, курсы по машинному обучению spark, курс kafka spark, курсы по spark, обучение spark sql, курс основы apache spark, курс потоковой обработки spark kafka

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

Тест по основам работы многослойного персептрона 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 многослойного персептрона, который являются неотъемлемой частью Spark. Ответы на эти вопросы мы разбирали в статье про алгоритм многослойного персептрона 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.

Открытый тест по многослойному персептрону в Spark

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

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

1. Из скольких слоев состоит модель многослойного персептрона?

 
 
 
 

2. Какой метод отвечает за случайное разбиение данных на тренировочную и тестовую выборки?

 
 
 
 

3. Какой класс используется в pyspark для оценки моделей мультиклассовой классификации?

 
 
 
 

4. Какой тип принимает выходная переменная при классификации?

 
 
 
 

5. В каком пакете pyspark находится класс для работы с многослойным персептроном?

 
 
 
 

6. Какой параметр фиксирует размер блока данных для их дальнейшего преобразования в матрицы при использовании модели многослойного персептрона?

 
 
 
 

7. Какой метод отвечает за оценку обученной модели по ее предсказаниям?

 
 
 
 

8. Какой класс используется в pyspark для работы с алгоритмом многослойного персептрона?

 
 
 
 

9. Какой метод отвечает за обучение модели многослойного персептрона?

 
 
 
 

10. Какие функции являются активационными для многослойного персептрона?

 
 
 
 

 
 
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 «Один против всех» в Spark вы можете здесь.

Core Spark - основы для разработчиков

Код курса
CORS
Ближайшая дата курса
28 ноября, 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