Webinar by SF Data | 23 de julho | 14h00/15h00
Palestrante | Tom Zeng, arquiteto de soluções do Amazon EMR, AWS
Sobre o EMR
O Amazon Elastic MapReduce (EMR) é um serviço da Web que usa o Hadoop, uma framework de código open source, para processar de maneira rápida e económica grandes quantidades de dados.
Nível 300 | Serviço Deep Dive
Construir modelos de aprendizagem com grandes quantidades de dados é um desafio, bem como, aplicar modelos baseados e treinados em big data. Ao usar o Spark, o MXNet, o TensorFlow e outras estruturas no EMR, os clientes podem criar modelos de Machine Learning utilizando treino distribuído em grandes quantidades de dados e realizar inferências distribuídas.
Nesta palestra vai ser aprofundado a questão de como podemos usar as estruturas Spark e Machine Learning / Deep Learning, como por exemplo o SparkML, o TensorFlow e o MXNet.
Objetivos
• Saber como o Amazon EMR pode ser usado para aprendizagem distribuída e inferências em big data
• Aprender a fazer aprendizagem distribuída e inferências no Amazon EMR usando estruturas populares de ML / DL
• Aprender a implementar modelos de aprendizagem da máquina no Amazon EMR para realizar inferências distribuídas, em grande escala
Quem pode participar
Qualquer pessoa interessada no Amazon EMR
Sobre a SF Data
Conversas avançadas sobre dados
Os dados são o novo petróleo. E para processá-lo, as empresas constroem uma nova geração de plataformas de dados em grande escala. É por isso que foi criada a SF Data, onde uma comunidade de mais de 8.000 profissionais de engenharia de dados se reúnem, para eventos regulares de networking apenas por convite.
Inscreve-te aqui https://www.eventbrite.com/e/large-scale-machine-learning-with-spark-on-emr-tickets-48000330280?aff=ebdssbdestsearch