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Apache Spark 입문에서 머신러닝까지
- 1. • SCALA CRASH COURSE • 스칼라 학교
- 2. • •
- 3. 1. JAVA SDK INSTALL 2. 스파크 노트북 (HTTP://SPARK-NOTEBOOK.IO/) 3. 4. 5.
- 4. Reference: http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html
- 5. • • •
- 6. • • • • •
- 7. • •
- 8. Reference: https://dzone.com/articles/big-data- processing-spark
- 9. • TRANSFORMATION • • •
- 10. • ACTION • • •
- 11. • •
- 12. • • CANNOT BE OPTIMIZED BY SPARK •
- 13. Reference: http://www.slideshare.net/databricks/2015-0616-spark-summit
- 14. • • OPTIMIZED BY SPARK
- 15. Reference: http://www.slideshare.net/databricks/spark-sqlsse2015public
- 16. Reference: http://www.slideshare.net/databricks/spark-sqlsse2015public
- 17. • LOST TYPE SAFETY
- 18. • • • •
- 19. • • •
- 20. • • •
- 21. 실습 ML 이론 선형대수, 통계, 프로그래밍
- 22. • • •
- 23. Hello World 부터 타이핑하고 시작하자
- 24. • 타이타닉 생존 예측프로젝트 목표 • 데이터 살펴보기데이터 이해 • 타이타닉 데이터데이터 준비 • ML 알고리즘 선택과 트레이닝 실행모델링 • 테스트 데이터를 사용해서 모델 평가평가 • 캐글에 올리기배포
- 25. 75% •
- 26. • • • • • • Reference: https://www.kaggle.com/c/titanic/data
- 27. • • • • • • Reference: https://www.kaggle.com/c/titanic/data
- 28. • •
- 29. • • • • • •
- 30. • • CHEAT SHEET •
- 31. ML Workflow라고 생각하자 Workflow안에 두 단계 존재 - 파이프를 변형(모델) - 파이프를 통해 결과 획득
- 32. Training Data 맞춤형 파이프 라인 (Model)
- 33. Test Data Model Result
- 34. 동영상 소개 Reference: https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic
- 35. HOUSE PRICE PREDICTION
- 36. • •
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