[OTUS] Промышленный Machine Learning на больших данных (2020)

Creation Time	Dec. 28, 2024, 5:20 p.m.
Last Access Time	May 26, 2026, 9:36 a.m.
File Size	8.3 GB
Keywords	на Промышленный больших OTUS Machine 2020 Learning данных
Total Requests	1388
Total Files	113
Magnet Link	Please wait ...
	Download (Magnet Link) Play (Watch Online)

21. А-Б тестирование 2/zoom_0.mp4 571.2 MB
20. А-Б тестирование 1/zoom_0.mp4 489.3 MB
1. Градиентный спуск и линейные модели/1_INTRO_SGD_LR.mp4 417.0 MB
27. Альтернативные фреймворки с поддержкой Python/zoom_0.mp4 414.0 MB
25. Паттерны асинхронного потокового ML и ETL/zoom_0.mp4 409.8 MB
26. Если надо Python/zoom_0.mp4 384.4 MB
18. Определение цели МЛ-проекта и предварительный анализ/zoom_0.mp4 381.4 MB
7. Основы Apache Spark/zoom_0.mp4 346.9 MB
16. Структурный и непрерывный стриминг в Spark/zoom_0.mp4 343.9 MB
19. Долгосрочные ML-цели на примере задачи уменьшения оттока/zoom_0.mp4 333.6 MB
6. Менеджеры ресурсов в распределенных системах/zoom_0.mp4 323.4 MB
5. Эволюция параллельных алгоритмов/zoom_1.mp4 307.8 MB
11. Разработка собственных блоков для SparkML/zoom_0.mp4 299.5 MB
33. Нейросети/zoom_0.mp4 274.0 MB
23. Версионирование, воспроизводимость и мониторинг/zoom_0.mp4 256.5 MB
22. Подходы к выводу ML-решений в продакшн/zoom_0.mp4 241.5 MB
17. Альтернативные потоковые фреймворки/zoom_0.mp4 220.9 MB
15. Spark Streaming/zoom_0.mp4 220.1 MB
24. Онлайн-сервинг моделей/zoom_0.mp4 210.8 MB
8. Эволюция параллельных алгоритмов №2/zoom_0.mp4 195.9 MB
35. Градиентный бустинг на деревьях/zoom_0.mp4 195.4 MB
34. Распределенное обучение и инференс нейросетей/zoom_0.mp4 163.8 MB
3. Основы программирования на Scala/zoom_0.mp4 162.7 MB
9. Перенос МЛ-алгоритмов в распределенную среду/Запись_занятия.mp4 151.6 MB
14. Потоковая обработка данных/zoom_0.mp4 142.6 MB
32. AWS ML Service/zoom_0.mp4 140.8 MB
10. ML в Apache Spark/SparkML.mp4 130.4 MB
13. Оптимизация гиперпараметров и AutoML/zoom_0.mp4 130.2 MB
12. Сторонние библиотеки для использования со Spark/zoom_0.mp4 118.3 MB
4. Распределенные хранилища/zoom_0.mp4 97.8 MB
30. Docker - Структура, применение, деплой/zoom_0.mp4 93.8 MB
31. Amazon Sagemaker/zoom_0.mp4 78.1 MB
28. Production Code на Python. Организация и Packaging кода/zoom_0.mp4 76.8 MB
29. REST-архитектура - Flask API/zoom_0.mp4 64.9 MB
13. Оптимизация гиперпараметров и AutoML/PravdaML.pdf 24.2 MB
6. Менеджеры ресурсов в распределенных системах/wsl2_microk8s.pdf 11.8 MB
23. Версионирование, воспроизводимость и мониторинг/Версионирование__воспроизведение__мониторинг.pdf 7.0 MB
9. Перенос МЛ-алгоритмов в распределенную среду/Distributed ML.pptx 6.1 MB
15. Spark Streaming/Tuning_Java_Garbage_Collection_for_Apache_Spark_Applications.pdf 5.9 MB
24. Онлайн-сервинг моделей/Онлаи_н_сервинг_моделеи.pdf 5.8 MB
5. Эволюция параллельных алгоритмов/BigData-ML - Parallel processing.pdf 4.3 MB
22. Подходы к выводу ML-решений в продакшн/Подходы_к_выводу_ML_решении__в_продакшн.pdf 4.1 MB
8. Эволюция параллельных алгоритмов №2/Эволюция параллельных алгоритмов.pdf 4.0 MB
15. Spark Streaming/Spark_proﬁling_and_visualization_with_FlameGraph.pdf 3.8 MB
16. Структурный и непрерывный стриминг в Spark/Структурный_и_непрерывный_стриминг_в_Spark.pdf 3.7 MB
11. Разработка собственных блоков для SparkML/Custom_ML_Blocks__2.pptx 3.7 MB
6. Менеджеры ресурсов в распределенных системах/Менеджеры ресурсов в распределенных системах.pdf 3.6 MB
28. Production Code на Python. Организация и Packaging кода/prod_py_1801_c5f0e5.pdf 2.9 MB
27. Альтернативные фреймворки с поддержкой Python/Альтернативные_фреи_мворки_с_поддержкои__Python_и_область_применимости_Dask__KubeFlow__Seldon_Core__H2O.pdf 2.9 MB
15. Spark Streaming/Spark_Streaming.pdf 2.5 MB
25. Паттерны асинхронного потокового ML и ETL/Паттерны_асинхронного_потокового_ML_и_ETL.pdf 2.3 MB
1. Градиентный спуск и линейные модели/lr.ipynb 2.2 MB
26. Если надо Python/Если_надо_Python.pdf 2.1 MB
18. Определение цели МЛ-проекта и предварительный анализ/Цели_задачи.pdf 2.0 MB
14. Потоковая обработка данных/OTUS___Потоковая_обработка_данных.pdf 2.0 MB
2. Обзор основных методов и метрик машинного обучения/Занятие 2. Модели, метрики, валидация.pdf 2.0 MB
19. Долгосрочные ML-цели на примере задачи уменьшения оттока/Долгосрочные_ML_цели.pdf 1.9 MB
17. Альтернативные потоковые фреймворки/OTUS___Альтернативные_потоковые_фреи_мворки.pdf 1.9 MB
12. Сторонние библиотеки для использования со Spark/spark_modules.pdf 1.8 MB
1. Градиентный спуск и линейные модели/Занятие 1. Линейные модели.pdf 1.7 MB
31. Amazon Sagemaker/dock_lect.pdf 1.7 MB
20. А-Б тестирование 1/А_Б Тесты.pdf 1.6 MB
10. ML в Apache Spark/spark.pdf 1.6 MB
21. А-Б тестирование 2/А_Б тесты 2.pdf 1.1 MB
3. Основы программирования на Scala/Scala___Breeze.pdf 1.1 MB
4. Распределенные хранилища/OTUS - HDFS.pdf 846.0 KB
7. Основы Apache Spark/OTUS - Spark - Part 1.pdf 781.9 KB
12. Сторонние библиотеки для использования со Spark/gbt_regression_book.ipynb 666.5 KB
6. Менеджеры ресурсов в распределенных системах/Spark Deployment Configuration.pdf 94.8 KB
7. Основы Apache Spark/Spark demo 1.ipynb 44.9 KB
29. REST-архитектура - Flask API/ml_api.zip 33.9 KB
21. А-Б тестирование 2/OTUS_AB_testing.ipynb 16.6 KB
11. Разработка собственных блоков для SparkML/Архив.zip 15.2 KB
12. Сторонние библиотеки для использования со Spark/chat.txt 13.6 KB
7. Основы Apache Spark/chat.txt 13.3 KB
12. Сторонние библиотеки для использования со Spark/taxi_xgboost.ipynb 13.1 KB
10. ML в Apache Spark/chat.txt 10.1 KB
22. Подходы к выводу ML-решений в продакшн/airflow_tutorial.tar 10.0 KB
18. Определение цели МЛ-проекта и предварительный анализ/chat.txt 9.3 KB
4. Распределенные хранилища/chat.txt 8.2 KB
24. Онлайн-сервинг моделей/chat.txt 6.6 KB
3. Основы программирования на Scala/chat.txt 6.5 KB
19. Долгосрочные ML-цели на примере задачи уменьшения оттока/chat.txt 6.2 KB
25. Паттерны асинхронного потокового ML и ETL/chat.txt 6.1 KB
21. А-Б тестирование 2/chat.txt 5.7 KB
30. Docker - Структура, применение, деплой/chat.txt 5.7 KB
26. Если надо Python/chat.txt 5.1 KB
20. А-Б тестирование 1/chat.txt 4.9 KB
5. Эволюция параллельных алгоритмов/chat.txt 4.8 KB
29. REST-архитектура - Flask API/ml_model_docker.zip 4.7 KB
16. Структурный и непрерывный стриминг в Spark/chat.txt 4.3 KB
11. Разработка собственных блоков для SparkML/chat.txt 4.0 KB
17. Альтернативные потоковые фреймворки/chat.txt 4.0 KB
9. Перенос МЛ-алгоритмов в распределенную среду/Чат_занятия.txt 3.9 KB
31. Amazon Sagemaker/chat.txt 3.0 KB
27. Альтернативные фреймворки с поддержкой Python/chat.txt 2.9 KB
29. REST-архитектура - Flask API/chat.txt 2.7 KB
34. Распределенное обучение и инференс нейросетей/chat.txt 2.7 KB
28. Production Code на Python. Организация и Packaging кода/chat.txt 2.5 KB
23. Версионирование, воспроизводимость и мониторинг/chat.txt 2.4 KB
13. Оптимизация гиперпараметров и AutoML/chat.txt 2.3 KB
14. Потоковая обработка данных/chat.txt 2.3 KB
35. Градиентный бустинг на деревьях/chat.txt 2.2 KB
3. Основы программирования на Scala/HW.txt 1.8 KB
22. Подходы к выводу ML-решений в продакшн/chat.txt 1.7 KB
7. Основы Apache Spark/HW.txt 1.6 KB
33. Нейросети/chat.txt 1.4 KB
21. А-Б тестирование 2/HW.txt 1.3 KB
32. AWS ML Service/chat.txt 1.0 KB
17. Альтернативные потоковые фреймворки/HW.txt 872 bytes
32. AWS ML Service/ДЗ.txt 615 bytes
13. Оптимизация гиперпараметров и AutoML/HW.txt 465 bytes
16. Структурный и непрерывный стриминг в Spark/Проект.txt 163 bytes

[OTUS] Промышленный Machine Learning на больших данных (2020)

File List

Download Torrent

Related Resources

Copyright Infringement