PySpark के साथ Machine Learning

मशीन लर्निंग के लिए Apache Spark का उपयोग करना सीखें

स्पार्क बिग डेटा के साथ काम करने के लिए एक शक्तिशाली, सामान्य-उद्देश्य उपकरण है। Spark क्लस्टर में कंप्यूट कार्यों के वितरण को पारदर्शी रूप से संभालता है। इसका मतलब है कि संचालन तेज़ हैं, लेकिन यह आपको तकनीकी विवरणों की चिंता करने के बजाय विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करने की भी अनुमति देता है। इस पाठ्यक्रम में आप सीखेंगे कि डेटा को Spark में कैसे लाया जाए और फिर तीन मूलभूत Spark मशीन लर्निंग एल्गोरिदमों में गहराई से कैसे जाएँ: लीनियर रिग्रेशन, लॉजिस्टिक रिग्रेशन/क्लासिफ़ायर्स, और पाइपलाइनों का निर्माण।

निर्णय वृक्ष बनाएं और उनका परीक्षण करें

अपने खुद के निर्णय वृक्ष बनाना मशीन लर्निंग मॉडलों की खोज शुरू करने का एक शानदार तरीका है। आप ‘रिकर्सिव पार्टिशनिंग’ नामक एक एल्गोरिद्म का उपयोग करके डेटा को दो वर्गों में विभाजित करेंगे और अपने डेटा के भीतर एक ऐसा प्रेडिक्टर खोजेंगे जो दोनों वर्गों का सबसे अधिक सूचनात्मक विभाजन प्रदान करे, और फिर आगे के नोड्स के साथ इस प्रक्रिया को दोहराएँगे। फिर आप अपने निर्णय वृक्ष का उपयोग नए डेटा के साथ पूर्वानुमान लगाने के लिए कर सकते हैं।

PySpark में लॉजिस्टिक और लीनियर रिग्रेशन में महारत हासिल करें

लॉजिस्टिक और रैखिक प्रतिगमन PySpark द्वारा समर्थित आवश्यक मशीन लर्निंग तकनीकें हैं। आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाना और उनका मूल्यांकन करना सीखेंगे, और फिर लीनियर रिग्रेशन मॉडल बनाने की ओर बढ़ेंगे, ताकि आप अपने प्रेडिक्टर्स को केवल सबसे प्रासंगिक विकल्पों तक परिष्कृत कर सकें।

पाठ्यक्रम के अंत तक, आप पूरे आत्मविश्वास के साथ अपने नए-नए मशीन लर्निंग ज्ञान को लागू कर पाएँगे, क्योंकि पूरे पाठ्यक्रम में आपको व्यावहारिक कार्य और अभ्यास डेटा सेट मिलेंगे।