Spark Mlib support in NNI

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説明

コントリビューターガイド

調査方針

Spark MLlib API を調査し、NNI のハイパーパラメータチューニング機能を Spark ML パイプラインに公開する統合レイヤーを設計します。

技術スタック

python

領域

machine learningdatainfrastructure

Issue 種別

機能

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

3

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

3-5日

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

アクティブ

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

おおむね明確

前提条件

PythonSparkMachine Learning

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

30