❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_101

🔠Q_101: Почему говорят что Apache Kafka используется как Event Processing Systems ?

✔️Ответ:

Данная технология поддерживается для двух классов приложений:

- построение потоков каналов в режиме реального времени (real-time streaming data piplines) c надежностью получения данных между системами и приложениями.

- построение потоковых приложений в режиме реального времени (real-time streaming applications) которые трансформируют или реагируют на данные потока.

#work #kafka #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_102

🔠Q_102: Что такое DataWarehouse ?

✔️Ответ:

Data warehouse — это централизованное хранилище данных, специально организованное для аналитической обработки и создания отчетов. Оно объединяет данные из различных источников, таких как операционные базы данных, внешние системы и файлы, и предоставляет возможность получать доступ к этим данным для анализа и принятия управленческих решений. Data warehouse обеспечивает структурированное хранение, учет и интеграцию данных, а также поддерживает различные методы анализа, включая OLAP (Online Analytical Processing), отчетность и аналитику. Он предназначен для упрощения процесса анализа данных и повышения эффективности бизнес-процессов.

#work #kafka #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_103

🔠Q_103: В чем плюсы и минусы Kaffka Streams ?

✔️Ответ:

Плюсы Kafka Streams:
1. Kafka Streams работает в кластере Kafka и использует его быстрый механизм записи и чтения данных.
2. Kafka Streams построен на основе API Kafka, что обеспечивает простоту в разработке и развертывании.
3. Kafka Streams обеспечивает точность и гарантирует, что каждое сообщение будет обработано в нужном порядке и без потерь.
4. Kafka Streams легко масштабируется горизонтально, что позволяет увеличить производительность системы при увеличении ее нагрузки.
5. Kafka Streams автоматически обрабатывает распределение задач между множеством физических узлов и обеспечивает отказоустойчивость.

#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_103

🔠Q_103: В чем плюсы и минусы Kaffka Streams ?

✔️Ответ:

Минусы Kafka Streams:
1. В сравнении с некоторыми другими стриминговыми платформами Kafka Streams может оказаться менее функциональным и гибким в использовании.
2. Перед использованием Kafka Streams необходимо настроить кластер Kafka, что может потребовать дополнительных ресурсов и усилий.
3. Kafka Streams является частью экосистемы Kafka и непосредственно зависит от нее, что может ограничить выбор других платформ или решений.
4. Kafka Streams не предоставляет встроенного функционала для обработки алгоритмов машинного обучения, что может потребовать его интеграции с другими инструментами или библиотеками.

#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_104

🔠Q_104: Как устроена Kaffka Streams ? (Часть_1)

✔️Ответ:

Концептуально Kafka Streams состоит из следующих элементов:

1. Потоки (Streams): Kafka Streams позволяет работать с непрерывным потоком данных, поступающих в брокер Kafka. Он может выполнять такие операции, как фильтрация, преобразование, агрегация и присоединение данных в режиме реального времени.

2. Компактные темы (Compact Topics): В Kafka Streams используются специальные "компактные" темы, которые автоматически удаляют устаревшие данные и поддерживают сжатие и дедупликацию данных.

3. Топология (Topology): Это описание преобразований и операций, которые необходимы для обработки данных в Kafka Streams. Топология может быть организована в виде графа, где узлы представляют операции обработки данных, а ребра - потоки данных.

#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_104

🔠Q_104: Как устроена Kaffka Streams ? (Часть_2)

✔️Ответ:

4. Распределение (Distribution): Kafka Streams легко масштабируется и поддерживает распределение работы между несколькими экземплярами приложений Kafka Streams. Он использует встроенные возможности распределения и репликации данных в Apache Kafka, чтобы обеспечить высокую пропускную способность и отказоустойчивость.

5. Хранилища состояния (State Stores): Kafka Streams позволяет создавать и поддерживать распределенные хранилища состояния, которые могут быть использованы для сохранения временных данных и промежуточных результатов операций.

6. Задержки (Windowing): Kafka Streams имеет возможность выполнять агрегацию и аналитику данных на основе временных окон. Это позволяет выполнять рассчеты на основе данных за определенный временной промежуток или событий, произошедших за последние N секунд.

#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_105

🔠Q_105: Что такое stateful-обработка в Apache Kafka ?

✔️Ответ:

Stateful-обработка в Apache Kafka относится к способу обработки сообщений, при котором состояние (state) хранится и используется в процессе обработки сообщений.

В традиционной преобразовательной обработке сообщений, каждое сообщение обрабатывается независимо и не учитывает состояния предыдущих сообщений. Однако, в некоторых случаях, может быть необходимо учитывать предыдущие сообщения для более сложной логики обработки. Stateful-обработка позволяет сохранять и использовать состояние в процессе обработки сообщений для реализации более сложной логики.

Примеры использования stateful-обработки в Apache Kafka могут включать вычисление агрегированных данных по времени, дедупликацию сообщений, распределенную обработку запросов и т.д.

#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_106

🔠Q_106: что такое MapRCDP ?

✔️Ответ:

MapR-CDP (MapR Converged Data Platform) — это инновационная платформа для обработки и анализа данных, предоставляемая компанией MapR Technologies. MapR-CDP объединяет в себе возможности распределенного хранения данных, аналитики, искусственного интеллекта/машинного обучения и потоковой обработки данных в реальном времени в единой интегрированной системе.

Основные компоненты платформы включают в себя распределенную файловую систему MapR-FS, базу данных MapR-DB и систему потоковой обработки данных MapR Streams. MapR-CDP позволяет организациям эффективно управлять большими объемами данных, проводить анализ данных в реальном времени и применять машинное обучение и искусственный интеллект для получения ценных инсайтов.

#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_107

🔠Q_107: Каков состав и архитектура MapRCDP ? (Часть_1)

✔️Ответ:

1. MapR-FS (файловая система): MapR использует свою распределенную файловую систему, которая обеспечивает высокую производительность и надежность. MapR-FS обеспечивает прозрачный доступ к данным в реальном времени и поддерживает ACID-транзакции для обеспечения консистентности данных.

2. MapR Control System: Это центральное управляющее приложение, которое позволяет администраторам мониторить и управлять распределенными кластерами MapR.

3. MapR Streams: Это распределенная платформа для обработки потоков данных в реальном времени. Она упрощает разработку и развертывание приложений, которые могут обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени.

#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_107

🔠Q_107: Каков состав и архитектура MapRCDP ? (Часть_2)

✔️Ответ:

4. MapR-DB: Это распределенная база данных, основанная на Apache HBase. MapR-DB предоставляет высокую производительность и надежность для хранения и обработки структурированных данных.

5. MapR-XD: Это распределенное хранилище данных для хранения больших объемов данных. MapR-XD предоставляет высокую пропускную способность и масштабируемость для обработки данных.

6. Apache Hadoop и другие инструменты: MapR также включает в себя Apache Hadoop, Spark, Drill и другие инструменты для обработки данных.

#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_221

🔠 Что вы знаете про Partial Dependence Plots (PDP) ? (Часть_1)

Partial Dependence Plots (PDP) представляют собой графические инструменты, позволяющие визуализировать влияние одного или двух признаков на предсказания модели машинного обучения, игнорируя влияние остальных признаков. Это делает PDP мощным инструментом для интерпретации моделей, особенно в контексте линейной регрессии, где они всегда показывают линейные отношения. PDP также могут быть использованы для классификации, отображая вероятности для определенного класса при различных значениях признаков.

#Partial_Dependence_Plots #Machine_Learning #Model_Interpretation #Linear_Regression #Classification #Feature_Influence #Predictive_Modeling #Data_Visualization

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_221

🔠 Что вы знаете про Partial Dependence Plots (PDP) ? (Часть_2)

Основные преимущества PDP включают:

- Интуитивность: PDP легко понимаются и позволяют быстро интерпретировать влияние признаков на предсказания модели.
- Глобальный подход: PDP учитывают все экземпляры данных, предоставляя глобальное представление о взаимосвязи признаков с предсказаниями.
- Каузальная интерпретация: PDP позволяют анализировать каузальные отношения между признаками и предсказаниями, хотя это не всегда применимо к реальному миру.

#Partial_Dependence_Plots #Machine_Learning #Model_Interpretation #Linear_Regression #Classification #Feature_Influence #Predictive_Modeling #Data_Visualization

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_221

🔠 Что вы знаете про Partial Dependence Plots (PDP) ? (Часть_3)

Однако, есть и недостатки:

- Ограничение на количество признаков: В реальности, максимальное количество признаков в PDP обычно ограничено двумя из-за ограничений в двухмерном представлении.
- Пропущенное распределение признаков: Некоторые PDP не показывают распределение признаков, что может ввести в заблуждение, особенно в областях с малой частотой данных.
- Предположение об независимости: PDP предполагают, что признаки, для которых вычисляется частичная зависимость, не коррелируют с другими признаками. Это может привести к нереалистичным интерпретациям, когда признаки коррелируют.

#Partial_Dependence_Plots #Machine_Learning #Model_Interpretation #Linear_Regression #Classification #Feature_Influence #Predictive_Modeling #Data_Visualization

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_222

🔠Какие есть аналоги Partial Dependence Plots (PDP) ?

1. Accumulated Local Effects (ALE) Plots:
- Похожи на PDPs, но более устойчивы к смещению, вызванному распределением входных данных.
- ALE оценивают локальное влияние переменной, а не глобальное влияние, как в PDPs.

2. Shapley Additive Explanations (SHAP):
- Метод, основанный на теории кооперативных игр, для объяснения прогнозов индивидуальных образцов.
- Вычисляет вклад каждой входной переменной в прогноз для каждого наблюдения.
- Предоставляет как локальные, так и глобальные объяснения модели.

#Partial_Dependence_Plots #Machine_Learning #Model_Interpretation #Linear_Regression #Classification #Feature_Influence #Predictive_Modeling #Data_Visualization

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_222

🔠Какие есть аналоги Partial Dependence Plots (PDP) ? (Часть_2)

3. Individual Conditional Expectation (ICE) plots: Эти графики также используются для визуализации и анализа взаимодействия целевой переменной и набора входных признаков. Однако, в отличие от PDP, ICE позволяет наблюдать за изменением предсказания для конкретных значений признаков, сохраняя остальные признаки на их средних значениях.

4. ICE Curves: Подобно ICE plots, ICE Curves также позволяют наблюдать за изменением предсказания модели при изменении значений отдельных признаков, но в виде кривых, что может быть более удобно для визуализации изменений на разных уровнях признака

#Partial_Dependence_Plots #Machine_Learning #Model_Interpretation #Linear_Regression #Classification #Feature_Influence #Predictive_Modeling #Data_Visualization