Machine Learning Systems - Introduction - Part 2

Jokin meni pieleen.

Viime kuussa

Tänään

Viime viikolla

Vahvista sähköpostiosoitteesi ennen kirjautumista

{{podcastName}} näytetään tässä palvelussa avoimen {{RSSLink}} kautta. RSS-syötteen tiedostot, kuvaukset, kansikuvat ja muu metadata ovat podcastin omistajan omaisuutta, eivätkä ole yhteydessä Podplayn kanssa.

{{podcastName}} podcastin jakelee Podplay. Avaa {{RSSLink}}.

Soita viimeisin

Jatka kuuntelua

Kaikki

Kategoriat

Suosittua

{{title}} | {{podcastTitle}} | Podplay

Sivua ei löydy

Jokin meni pieleen

Etsi ja kuuntele suosikki podcastejasi Podplay.

Podplay

{{title}} | Kuuntele Podplay:ssä

Löydä ja kuuntele suosikkipodcastejasi Podplayssä.

Podplay | Kotisi podcasteille

Oma tili - Omat tiedot

Oma tili - Poista tili

Oma tili - Asetukset

Oma tili

Oma tili - Salasana

Yritä uudelleen. Ole meihin yhteydessä mikäli ongelma jatkuu.

Jokin meni pieleen. Yritä myöhemmin uudelleen.

Etusivulle

Klikkaa painiketta alla ladataksesi omat tietosi. Omien tietojen latauslinkki lähetetään sähköpostiisi.

Olet jo pyytänyt tietosi. Sinun täytyy odottaa, jotta voit pyytää uudestaan.

Omien tietojen latauslinkki on lähetetty sähköpostiisi.

Omien tietojen lataus

Klikkaa painiketta alla poistaaksesi oma tilisi. Kaikki tiedot kuten seuraamasi podcastit ja kuunteluhistoriasi poistetaan.

Poista tili

Päivitä tilin tietoja

Muuta salasana

Syötä salasanasi tehdäksesi muutoksia profiiliisi

The amount of data that can be generated and stored in academic and industrial projects and applications is increasing rapidly. Big data analytics technologies have established themselves as a solution for big data challenges to the scalability problems of traditional database systems. The vast amounts of new data that is collected, however, usually is not as easily analyzed as curated, structured data in a data warehouse is. Typically, these data are noisy, of varying format and velocity, and need to be analyzed with techniques from statistics and machine learning rather than pure SQL-like aggregations and drill-downs. Moreover, the results of the analyses frequently are models that are used for decision making and prediction. The complete process of big data analysis is described as a pipeline, which includes data recording, cleaning, integration, modeling, and interpretation.

In this lecture, we will discuss big data systems, i.e., infrastructures that are used to handle all steps in typical big data processing pipelines.

Machine Learning Systems - Introduction - Part 2

Opetus

Kurssit