10 вопросов на знание основ работы с алгоритмом One-vs-Rest в Spark: открытый интерактивный тест для начинающих изучать машинное обучение

разработка spark streaming, курс по тюнингу spark, обучение spark sql, анализ с использование spark, курсы по машинному обучению spark, курсы по графовому анализу в spark, apache spark streaming, курсы по spark,spark курсы, курсы для инженеров данных apache spark, spark apache, разработка spark streaming, apache spark streaming, курсы по mlops spark, разработка spark streaming, курс по тюнингу spark, spark курсы, курсы по машинному обучению spark, обучение spark sql, курсы spark sql, курсы основы hadoop, курс dataframes spark, курсы для администраторов apache spark, курсы для инженеров данных apache spark, курсы по spark

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

Тест по основам работы алгоритма One-vs-Rest 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 One-vs-Rest, который являются неотъемлемой частью Spark. Ответы на эти вопросы мы разбирали в статье алгоритм «один против всех» 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 One-vs-Rest в Spark

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

1. Что из себя представляет техника трансформации в мультиклассовой классификации?

 
 
 
 

2. Какой метод необходимо использовать для того, чтобы обучить модель One-vs-Rest?

 
 
 
 

3. Какой метод используется для формирования датасета с предсказаниями?

 
 
 
 

4. Какой метод отвечает за случайное разбиение датасета на тренировочную и тестовую выборки?

 
 
 
 

5. Какой метод используется для получения величины точности модели?

 
 
 
 

6. Какой класс отвечает за оценку мультиклассовой классификации в pyspark?

 
 
 
 

7. Какое минимальное число классов должно быть при мультиклассовой классификации?

 
 
 
 

8. За что отвечает следующий фрагмент кода:

ovrModel = ovr.fit(train)

predictions = ovrModel.transform(test)

 
 
 
 

9. Какой класс используется для работы с алгоритмом «Один против всех» в pyspark?

 
 
 
 

10. Сколько классификаторов используется в алгоритме «Один против всех»

 
 
 
 

 
 
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 со случайными лесами в Spark вы можете здесь.

Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения

Код курса
GRAF
Ближайшая дата курса
21 ноября, 2022
Длительность обучения
24 ак.часов
Стоимость обучения
60 000 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