VA, Stafford - Quantico Corporate

800 Corporate Drive, Suite 301, Stafford, united states, 22554

El lugar está ubicado entre la Interestatal 95 y la Carretera Jefferson Davis, en las cercanías del Courtyard by Marriott Stafford Quantico y el UMUC Quantico Corporate Center.

VA, Fredericksburg - Central Park Corporate Center

1320 Central Park Blvd., Suite 200, Fredericksburg, united states, 22401

El lugar está ubicado detrás de un complejo de edificios comerciales, con el Bank of America justo en la esquina antes del giro que lleva a la oficina.

VA, Richmond - Two Paragon Place

Two Paragon Place, 6802 Paragon Place Suite 410, Richmond, United States, 23230

El lugar está ubicado en el bullicioso Richmond, con el Hampton Inn, Embassy Suites y Westin Hotel a menos de una milla de distancia.

VA, Reston - Sunrise Valley

12020 Sunrise Valley Dr #100, Reston, United States, 20191

El lugar está ubicado justo detrás del edificio NCRA y Reston Plaza Cafe, y justo al lado del edificio de United Healthcare.

VA, Reston - Reston Town Center I

11921 Freedom Dr #550, Reston, united states, 20190

El lugar está ubicado en el Reston Town Center, cerca de Chico's y la Galería Artinsights de Cine y Arte Contemporáneo.

VA, Richmond - Sun Trust Center Downtown

919 E Main St, Richmond , united states, 23219

El lugar está ubicado en el Sun Trust Center en la intersección de E Main Street y S a N 10th Street, justo enfrente de 7 Eleven.

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MLlib es la biblioteca de aprendizaje automático (ML) de Spark. Su objetivo es hacer que el aprendizaje automático práctico sea escalable y fácil. Consta de algoritmos y utilidades de aprendizaje comunes, como clasificación, regresión, agrupación, filtrado colaborativo, reducción de dimensionalidad, así como primitivas de optimización de nivel inferior y API de canalización de nivel superior.

Se divide en dos paquetes:

  • spark.mllib contiene la API original creada sobre RDD.

  • spark.ml proporciona una API de nivel superior basada en DataFrames para construir canalizaciones de ML.

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Este curso está dirigido a ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar una biblioteca de máquinas incorporada para Apache Spark

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