Ceci est un laboratoire autogéré qui se déroule dans la console Google Cloud. Dans ce laboratoire, vous apprendrez à mettre en œuvre la régression logistique à l'aide d'une bibliothèque d'apprentissage automatique pour Apache Spark fonctionnant sur un cluster Google Cloud Dataproc pour développer un modèle pour les données provenant d'un ensemble de données multivariables.

Apprentissage automatique avec Spark sur Google Cloud Dataproc
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Apprentissage automatique avec Spark sur Google Cloud Dataproc

Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec
Ce que vous apprendrez
Préparez le shell interactif Spark sur un cluster Google Cloud Dataproc.
Développer un modèle d'apprentissage automatique de régression logistique à l'aide de Spark.
Évaluer le comportement prédictif d'un modèle d'apprentissage automatique à l'aide de Spark sur Google Cloud Datalab
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Régression logistique
Outils que vous utiliserez
- Catégorie : Apache Spark
Détails à connaître

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Disponible uniquement sur ordinateur
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Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l’emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel

À propos de ce projet
Instructeur

Offert par
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur des projets
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles à l’aide d’instructions étape par étape.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un environnement cloud.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce projet est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
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