Различия

Показаны различия между двумя версиями страницы.

--- research:prob_spark [2018/09/03 23:32]
dzotikov Add a GD presentation, change links
+++ research:prob_spark [2018/09/03 23:34]
dzotikov Change document structure
@@ Строка 11: / Строка 11: @@
 Предлагаемое задание является вполне реальным примером того, что могут попросить реализовать при трудоустройстве в крупную технологическую компанию ;)
-===== Задание 1 =====
+===== Задание =====
 Оценить параметры линейной регрессии для миллиона точек, используя фреймворк для распределенных вычислений Spark.
-==== Баллы ====
+===== Баллы =====
 курс – 30 баллов, 1 курс – 60 баллов.
-==== Необходимые навыки и подготовка ====
+===== Необходимые навыки и подготовка =====
   * Способность читать большие объемы текстов на техническом английском.  Можно открыть [[https://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html|эту страничку]] и проверить, насколько её чтение дается комфортно.
@@ Строка 25: / Строка 25: @@
 Математическая часть задания относительно простая.  Детали реализации могут быть чуть более сложные.  При любых затруднениях, да и просто так, можно обращаться за помощью к автору задания за напутственной подсказкой.
-==== Часть 1 ====
+===== Часть 1 =====
   - Познакомиться с линейной регрессией и методом градиентого спуска по {{ :research:cs229-lr-gd.pdf |конспекту}}.
@@ Строка 31: / Строка 31: @@
   - В качестве демонстрации предъявить оценку коэффициентов в сравнении с оригинальными коэффициентов, по которым сгенерированы синтетические данные.  Также здорово будет показать график функции ошибки.
-=== Замечания ===
+==== Замечания ====
   * Синтетические данные либо сделать самостоятельно (задать уравнение гиперплоскости в R^d и посчитать значения на сетке в R^{d-1}, после чего зашумить), либо попросить у автора задания.
-==== Часть 2 ====
+===== Часть 2 =====
   - Разобраться с общей идеей реализации параллельной версии алгоритма по {{ :research:li-hui-fall-2012-cse633.pdf |презентации}}.
@@ Строка 41: / Строка 41: @@
   - Продемострировать вертикальную и горизонтальную масштабируемость (или отсутствие их и объяснить причину) на синтетических данных.  Сравнить скорость выполнения с первоначальным прототипом.
-=== Замечания ===
+==== Замечания ====
   * Spark лучше всего скачать непосредственно с [[https://spark.apache.org/|сайта проекта]].  Там же находится [[https://spark.apache.org/docs/latest/|раздел с документацией]], с которой придется ознакомиться.

research/prob_spark.txt · Последнее изменение: 2022/10/02 22:02 — nina

Наверх