IST: 20:30 - 21:30, 10 октября 2014 г.
PDT: 08:00 - 09:00, 10 октября 2014 г.
дерево решений сортировки слиянием 4 элемента
Количество мест ограничено !! Заполните форму справа и забронируйте себе слот сегодня.
Всем привет, мы проводим Бесплатный вебинар на Apache Mahout. Название вебинара: «Введение в Mahout» . Актуальные темы будут подробно обсуждены на вебинаре. Любые вопросы или сомнения могут быть прояснены во время сеанса.
Что такое Маут?
Apache Mahout, проект, разработанный Apache Software Foundation, предназначен для машинного обучения. Это позволяет машинам учиться без явного программирования. Он создает масштабируемые алгоритмы машинного обучения, упрощает извлечение рекомендаций и взаимосвязей из наборов данных. Apache Mahout - это проект с открытым исходным кодом, который можно использовать бесплатно по лицензии Apache. Он работает на Hadoop с использованием парадигмы MapReduce. С помощью инструментов для анализа данных Mahout позволяет:
- Совместная фильтрация
- Кластеризация
- Классификация
- Частый майнинг набора предметов
Зачем вам изучать Apache Mahout?
- Превращает большие данные в полезную информацию быстрее и проще, используя возможности вашего бизнеса.
- Работает на Hadoop, что упрощает работу для тех, кто знаком с Hadoop
- Будучи интегрированным с Hadoop / HDFS, Mahout реализует алгоритмы распределенной памяти, которые могут применяться к наборам данных, намного превышающим любой другой метод.
- Один из самых популярных проектов машинного обучения, широко используемых организациями по всему миру.
Темы, которые будут рассмотрены в вебинаре
Изучите машинное обучение с Mahout и почему Mahout?- Изучите машинное обучение с Mahout и почему Mahout?
- Понимание кластеризации и кластеризации K-средних
- Общие сведения о Mahout и Hadoop
- Узнайте о тенденциях в сфере занятости Mahout
- Изучите классификацию данных Twitter
После регистрации вы получите письмо с подтверждением с подробной информацией о расписании и процессе присоединения к вебинару.
Также посетите наш бесплатный веб-семинар на «Введение в PMP» . знать больше!