Próbuję wdrożyć aparat rekomendacji, o którym mowa w quick start guide. Ukończyłem kroki, aby zbudować silnik. Teraz chcę szkolić aparat rekomendacji. Zrobiłem jak wspomniano w skróconym przewodniku.
Używam wersji Prediction.IO Elasticsearch + Hbase z obrazu dokowanego sphereio/docker-predictionio i uniwersalnego szablonu rekomendacji template-scala-parallel-universal-recommendation. pio-start-all
Próbuję dowiedzieć się, czy możliwe jest "przyrostowe szkolenie" na danych przy użyciu MLlib w Apache Spark. Moja platforma to przewidywanie IO, i jest to w zasadzie opakowanie dla Spark (MLlib), HBas