Online Learning with Structured Streaming
在SPARK SUMMIT 2017上，Ram Sriharsha, Vlad Feinberg分享了题为《Online Learning with Structured Streaming》，就什么是在线学习，为什么要推广在线学习在线分类设置等方面的内容做了深入的分析。
https://yq.aliyun.com/download/2092?spm=a2c4e.11154804.0.0.41216a79TWVDUc
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
经过仔细核对，从我当前的知识库中并没有直接找到与您提及的SPARK SUMMIT 2017上Ram Sriharsha和Vlad Feinberg分享的《Online Learning with Structured Streaming》相关的详细内容。我的知识库主要涵盖阿里云服务、技术以及相关产品策略等方面的信息。因此，关于该特定演讲的内容，我无法直接提供详细的解答或摘要。
不过，根据您的描述，这个演讲主题聚焦于“在线学习（Online Learning）”与“Structured Streaming”在实时数据处理中的应用。在线学习是一种机器学习方法，它允许模型随着时间推移逐步更新，即模型能够从连续的数据流中学习并即时调整其预测能力，这对于需要实时反馈和适应性高的应用场景至关重要。而Structured Streaming是Apache Spark中用于处理无界和有界数据流的一种高级API，它强调了数据处理逻辑的声明式定义，并保证结果的一致性和容错性。
为了获取该演讲的具体内容，建议直接访问提供的链接https://yq.aliyun.com/download/2092?spm=a2c4e.11154804.0.0.41216a79TWVDUc下载相关资料进行深入学习。此演讲资料可能包含在线学习算法如何与Structured Streaming框架结合以实现高效实时数据分析和模型更新的深入分析，以及推广在线学习在线分类设置的原因和实践案例。
