OTUS Промышленны Machine Learning на больших данных 2020 |
||
Name |
[OTUS] Промышленный Machine Learning на больших данных (2020) |
DOWNLOAD
Copy Link
Trouble downloading? see How To |
Total Size |
8.9 GB |
|
Total Files |
113 |
|
Hash |
D744B5642DF10B814DEA9CEAC5B44D566D30CAC7 |
/21. А-Б тестирование 2/ |
|
|
599.0 MB |
|
1.2 MB |
|
5.8 KB |
|
1.3 KB |
|
17.0 KB |
/1. Градиентный спуск и линейные модели/ |
|
|
1.8 MB |
|
2.3 MB |
|
437.3 MB |
/2. Обзор основных методов и метрик машинного обучения/ |
|
|
2.0 MB |
/3. Основы программирования на Scala/ |
|
|
6.7 KB |
|
1.9 KB |
|
1.1 MB |
|
170.6 MB |
/4. Распределенные хранилища/ |
|
|
8.4 KB |
|
866.3 KB |
|
102.5 MB |
/5. Эволюция параллельных алгоритмов/ |
|
|
4.5 MB |
|
4.9 KB |
|
322.7 MB |
/6. Менеджеры ресурсов в распределенных системах/ |
|
|
3.8 MB |
|
97.0 KB |
|
12.4 MB |
|
339.1 MB |
/7. Основы Apache Spark/ |
|
|
13.6 KB |
|
1.6 KB |
|
800.7 KB |
|
46.0 KB |
|
363.7 MB |
/8. Эволюция параллельных алгоритмов №2/ |
|
|
4.2 MB |
|
205.4 MB |
/9. Перенос МЛ-алгоритмов в распределенную среду/ |
|
|
158.9 MB |
|
4.0 KB |
|
6.4 MB |
/10. ML в Apache Spark/ |
|
|
10.4 KB |
|
1.7 MB |
|
136.7 MB |
/11. Разработка собственных блоков для SparkML/ |
|
|
15.5 KB |
|
4.1 KB |
|
3.8 MB |
|
314.1 MB |
/12. Сторонние библиотеки для использования со Spark/ |
|
|
13.9 KB |
|
682.5 KB |
|
1.9 MB |
|
13.4 KB |
|
124.0 MB |
/13. Оптимизация гиперпараметров и AutoML/ |
|
|
2.4 KB |
|
0.5 KB |
|
25.4 MB |
|
136.6 MB |
/14. Потоковая обработка данных/ |
|
|
2.3 KB |
|
2.1 MB |
|
149.5 MB |
/15. Spark Streaming/ |
|
|
4.0 MB |
|
2.7 MB |
Tuning_Java_Garbage_Collection_for_Apache_Spark_Applications.pdf |
6.2 MB |
|
230.8 MB |
/16. Структурный и непрерывный стриминг в Spark/ |
|
|
0.2 KB |
|
3.9 MB |
|
4.4 KB |
|
360.6 MB |
/17. Альтернативные потоковые фреймворки/ |
|
|
4.1 KB |
|
0.9 KB |
|
2.0 MB |
|
231.7 MB |
/18. Определение цели МЛ-проекта и предварительный анализ/ |
|
|
2.1 MB |
|
9.5 KB |
|
400.0 MB |
/19. Долгосрочные ML-цели на примере задачи уменьшения оттока/ |
|
|
2.0 MB |
|
6.4 KB |
|
349.8 MB |
/20. А-Б тестирование 1/ |
|
|
1.7 MB |
|
5.0 KB |
|
513.1 MB |
/22. Подходы к выводу ML-решений в продакшн/ |
|
|
4.3 MB |
|
10.2 KB |
|
1.8 KB |
|
253.2 MB |
/23. Версионирование, воспроизводимость и мониторинг/ |
|
|
7.4 MB |
|
2.4 KB |
|
268.9 MB |
/24. Онлайн-сервинг моделей/ |
|
|
6.1 MB |
|
6.7 KB |
|
221.1 MB |
/25. Паттерны асинхронного потокового ML и ETL/ |
|
|
2.4 MB |
|
6.3 KB |
|
429.7 MB |
/26. Если надо Python/ |
|
|
2.2 MB |
|
5.2 KB |
|
403.1 MB |
/27. Альтернативные фреймворки с поддержкой Python/ |
|
|
3.1 MB |
|
3.0 KB |
|
434.1 MB |
/28. Production Code на Python. Организация и Packaging кода/ |
|
|
2.6 KB |
|
3.1 MB |
|
80.5 MB |
/29. REST-архитектура - Flask API/ |
|
|
2.8 KB |
|
34.7 KB |
|
4.8 KB |
|
68.0 MB |
/30. Docker - Структура, применение, деплой/ |
|
|
5.8 KB |
|
98.3 MB |
/31. Amazon Sagemaker/ |
|
|
3.1 KB |
|
1.8 MB |
|
81.9 MB |
/32. AWS ML Service/ |
|
|
0.6 KB |
|
1.0 KB |
|
147.6 MB |
/33. Нейросети/ |
|
|
1.5 KB |
|
287.3 MB |
/34. Распределенное обучение и инференс нейросетей/ |
|
|
2.7 KB |
|
171.8 MB |
/35. Градиентный бустинг на деревьях/ |
|
|
2.3 KB |
|
204.9 MB |
Total files 113 |
Copyright © 2025 FileMood.com