Секция Data: Что делать, если стандартной функциональности MILib недостаточно

Фреймворк Spark широко распространен в наши дни в крупных компаниях и имеет много приложений. Библиотека Spark MLlib позволяет решать классические задачи машинного обучения. Но что делать, если стандартного функционала не хватает? В докладе мы рассмотрим подходы, которые позволяют добавить функционал к существующему фреймворку и в то же время сохранить production ready свойство Spark’а.