Исследуйте свои большие данные с помощью Spark, подход для начинающих. Если вы раньше работали с моделями машинного обучения, вам знакомо чувство, когда вы имеете дело с огромными наборами данных. В какой-то момент мы все осознаем этот барьер и решаем работать с меньшей частью данных, чтобы начать с анализа данных и моделей обучения. Введение Большие данные очень расплывчаты, но мы все можем согласиться с тем, что всякий раз, когда мы чувствуем ограничение вычислительной мощности..

Введение: В современной конкурентной телекоммуникационной отрасли обеспечение исключительного качества обслуживания клиентов и минимизация оттока клиентов имеют решающее значение для устойчивого успеха бизнеса. Корпорация Vodafone, ведущий поставщик телекоммуникационных услуг, осознала важность использования машинного обучения для решения этих задач. В этой статье мы рассмотрим данные Vodafone Corporation, EDA и классификационное машинное обучение. Этот проект был направлен на..

Комплексное руководство по созданию конвейера прогнозирования оттока с использованием только Apache Spark. Эта статья представляет собой руководство по созданию классификатора прогнозирования оттока с использованием стека машинного обучения из Spark . Мы будем использовать данные от вымышленной компании под названием Sparkify , занимающейся потоковой передачей музыки. Набор данных содержит все виды событий, созданных пользователями, которые взаимодействовали с платформой...

Обзор проекта В рамках курса UDACITY по нанотехнологиям мы должны работать над проектом Capstone. Здесь наша цель — предсказать клиентов, которые будут публиковать посты с помощью музыкального приложения — Sparkify. По прогнозу Оттока, это может стать большим преимуществом в бизнес-стратегии по удержанию клиентов до того, как они уйдут. Набор данных содержит информацию о клиентах музыкального приложения Sparkify с их действиями, такими как посещенные страницы, прослушанные..