[Ru] Apache Spark и Apache Ignite строят светлое ML-будущее вместе (IT-Subbotnik'19 Alexey Zinoviev) |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-11-25 16:26 На подходе релиз Apache Ignite 2.8, содержащий в себе множество новинок распределенного машинного обучения: Pipeline API, тюнинг гиперпараметров при помощи эволюционных алгоритмов, рекомендательные системы, полноценная поддержка стэкинга, бустинга и бэггинга, полноценная интеграция с TensorFlow и многое другое. Однако порой сложно отказаться от наработанного пайплайна машинного обучения, написанного на Apache Spark, и шагнуть в неизвестность. В этом докладе я покажу возможные кейсы интеграции с Apache Spark Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|