Spark : Le guide définitif

Chapitre 31. Deep Learning

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : [e-mail]

L'apprentissage profond est l'un des domaines de développement les plus passionnants autour de Spark en raison de sa capacité à résoudre plusieurs problèmes d'apprentissage automatique auparavant difficiles, en particulier ceux qui impliquent des données non structurées telles que des images, de l'audio et du texte. Ce chapitre aborde la manière dont Spark fonctionne en tandem avec le Deep Learning, ainsi que certaines des différentes approches que tu peux utiliser pour travailler conjointement avec Spark et le Deep Learning.

Parce que le Deep Learning est encore un nouveau domaine, beaucoup des outils les plus récents sont implémentés dans des bibliothèques externes. Ce chapitre ne se concentrera pas sur les packages qui sont nécessairement au cœur de Spark, mais plutôt sur la quantité massive d'innovations dans les bibliothèques construites au-dessus de Spark. Nous commencerons par plusieurs façons de haut niveau d'utiliser le Deep Learning sur Spark, nous discuterons du moment où il faut utiliser chacune d'entre elles, puis nous passerons en revue les bibliothèques disponibles pour elles. Comme d'habitude, nous inclurons des exemples de bout en bout.

Note

Pour tirer le meilleur parti de ce chapitre, tu dois connaître au moins les bases du Deep Learning ainsi que les bases de Spark. Ceci étant dit, nous te signalons une ...