❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_47
🔠Q_47: Что такое Domain adaptation ?
✔️Ответ:
Domain adaptation (адаптация домена) в машинном обучении - это процесс переноса модели из одного домена данных в другой домен данных. В основе лежит идея использования информации из одного домена, известного как источник, для обучения модели так, чтобы она могла хорошо работать в другом домене, называемом целевым доменом.
Одна из основных проблем в машинном обучении заключается в том, что модели, обученные на одном домене данных, могут показывать плохие результаты в другом домене из-за различий в статистических свойствах данных. Domain adaptation позволяет преодолеть эту проблему путем использования информации из источника для адаптации модели к целевому домену.
https://arxiv.org/pdf/2306.16406.pdf
#work #coding #domain #optimization #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_47: Что такое Domain adaptation ?
✔️Ответ:
Domain adaptation (адаптация домена) в машинном обучении - это процесс переноса модели из одного домена данных в другой домен данных. В основе лежит идея использования информации из одного домена, известного как источник, для обучения модели так, чтобы она могла хорошо работать в другом домене, называемом целевым доменом.
Одна из основных проблем в машинном обучении заключается в том, что модели, обученные на одном домене данных, могут показывать плохие результаты в другом домене из-за различий в статистических свойствах данных. Domain adaptation позволяет преодолеть эту проблему путем использования информации из источника для адаптации модели к целевому домену.
https://arxiv.org/pdf/2306.16406.pdf
#work #coding #domain #optimization #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_48
🔠Q_48: Что такое Single-linkage agglomerative clustering ?
✔️Ответ:
Single-linkage agglomerative clustering (агломеративная кластеризация с односвязной связью) - это метод кластеризации в машинном обучении, который основывается на идее объединения ближайших объектов между собой в кластеры. В начале каждый объект считается отдельным кластером, затем на каждой итерации два самых близких кластера объединяются в один. Расстояние между кластерами определяется как минимальное расстояние между их объектами (то есть наименьшее расстояние между объектами двух кластеров). Процесс объединения продолжается до тех пор, пока все объекты не окажутся в одном кластере.
https://arxiv.org/pdf/2306.16354.pdf
#work #СUSlink #domain #optimization #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_48: Что такое Single-linkage agglomerative clustering ?
✔️Ответ:
Single-linkage agglomerative clustering (агломеративная кластеризация с односвязной связью) - это метод кластеризации в машинном обучении, который основывается на идее объединения ближайших объектов между собой в кластеры. В начале каждый объект считается отдельным кластером, затем на каждой итерации два самых близких кластера объединяются в один. Расстояние между кластерами определяется как минимальное расстояние между их объектами (то есть наименьшее расстояние между объектами двух кластеров). Процесс объединения продолжается до тех пор, пока все объекты не окажутся в одном кластере.
https://arxiv.org/pdf/2306.16354.pdf
#work #СUSlink #domain #optimization #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_49
🔠Q_49: Что такое Social world knowledge ?
✔️Ответ:
Social world knowledge относится к понятию, что компьютерная система обладает пониманием социальных и культурных аспектов реального мира. Она обучается различным социальным нормам, правилам поведения, ценностям и концепциям, которые приняты в обществе. Это включает знания о повседневной жизни, культурных особенностях, обычаях, традициях и прочем, что является неотъемлемой частью общения и взаимодействия людей.
https://arxiv.org/pdf/2306.16299.pdf
#work #Social #word #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_49: Что такое Social world knowledge ?
✔️Ответ:
Social world knowledge относится к понятию, что компьютерная система обладает пониманием социальных и культурных аспектов реального мира. Она обучается различным социальным нормам, правилам поведения, ценностям и концепциям, которые приняты в обществе. Это включает знания о повседневной жизни, культурных особенностях, обычаях, традициях и прочем, что является неотъемлемой частью общения и взаимодействия людей.
https://arxiv.org/pdf/2306.16299.pdf
#work #Social #word #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_50
🔠Q_50: Что такое эмбединги ?
✔️Ответ:
Эмбеддинг (англ. embedding) - это процесс представления категориальных или текстовых данных в виде векторов чисел. Эмбеддинги помогают моделям улавливать семантическую схожесть между объектами, например, словами в тексте или категориями в категориальных данных. При создании эмбеддинга модель учится отображать каждый объект в пространство непрерывных чисел, где похожие объекты находятся ближе друг к другу. Это особенно полезно для задач, связанных с обработкой естественного языка или анализом текстов.
Для создания эмбеддингов используются различные методы, включая Word2Vec, GloVe или даже обучение нейронных сетей. После создания эмбеддингов, модели могут использовать их для обучения на задачах классификации, кластеризации, рекомендаций.
#work #Social #word #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_50: Что такое эмбединги ?
✔️Ответ:
Эмбеддинг (англ. embedding) - это процесс представления категориальных или текстовых данных в виде векторов чисел. Эмбеддинги помогают моделям улавливать семантическую схожесть между объектами, например, словами в тексте или категориями в категориальных данных. При создании эмбеддинга модель учится отображать каждый объект в пространство непрерывных чисел, где похожие объекты находятся ближе друг к другу. Это особенно полезно для задач, связанных с обработкой естественного языка или анализом текстов.
Для создания эмбеддингов используются различные методы, включая Word2Vec, GloVe или даже обучение нейронных сетей. После создания эмбеддингов, модели могут использовать их для обучения на задачах классификации, кластеризации, рекомендаций.
#work #Social #word #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_50
🔠Q_50: Что такое word2vec ?
✔️Ответ:
Word2Vec - это алгоритм, используемый для преобразования слов в векторное представление. Он основан на идее, что семантически близкие слова будут иметь похожие векторные представления.
Он обучается на большом корпусе текстовых данных и строит векторное представление для каждого слова, учитывая его контекст в предложении. Это позволяет выразить семантические связи между словами и использовать эти вектора в различных задачах обработки естественного языка (Natural Language Processing - NLP).
Word2Vec имеет две основные архитектуры: Continuous Bag-of-Words (CBOW) и Skip-gram.
https://habr.com/ru/articles/446530/
#work #Social #word #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_50: Что такое word2vec ?
✔️Ответ:
Word2Vec - это алгоритм, используемый для преобразования слов в векторное представление. Он основан на идее, что семантически близкие слова будут иметь похожие векторные представления.
Он обучается на большом корпусе текстовых данных и строит векторное представление для каждого слова, учитывая его контекст в предложении. Это позволяет выразить семантические связи между словами и использовать эти вектора в различных задачах обработки естественного языка (Natural Language Processing - NLP).
Word2Vec имеет две основные архитектуры: Continuous Bag-of-Words (CBOW) и Skip-gram.
https://habr.com/ru/articles/446530/
#work #Social #word #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_51
🔠Q_51: Какие алгоритмы используются для разработки Self Driving Car ?
✔️Ответ:
1. Компьютерное зрение: для распознавания и классификации объектов на дороге, таких как другие автомобили, пешеходы, дорожные знаки и сигналы светофоров.
2. Машинное обучение: для обучения автомобиля анализировать данные из сенсоров и принимать решения на основе полученной информации.
3. Сенсоры и лидар: для получения информации об окружающей среде и создания точной трехмерной карты.
4. Планирование и принятие решений: предсказания движения других участников дорожного движения и принятия безопасных решений в реальном времени.
5. Системы SLAM (Simultaneous Localization and Mapping): одновременная локализации автомобиля и создания карты окружающей среды.
#work #selfdriving #car #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_51: Какие алгоритмы используются для разработки Self Driving Car ?
✔️Ответ:
1. Компьютерное зрение: для распознавания и классификации объектов на дороге, таких как другие автомобили, пешеходы, дорожные знаки и сигналы светофоров.
2. Машинное обучение: для обучения автомобиля анализировать данные из сенсоров и принимать решения на основе полученной информации.
3. Сенсоры и лидар: для получения информации об окружающей среде и создания точной трехмерной карты.
4. Планирование и принятие решений: предсказания движения других участников дорожного движения и принятия безопасных решений в реальном времени.
5. Системы SLAM (Simultaneous Localization and Mapping): одновременная локализации автомобиля и создания карты окружающей среды.
#work #selfdriving #car #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_52
🔠Q_52: Что такое Box2D в машинном обучении ?
✔️Ответ:
Box2D - это двумерный физический движок, который широко используется в машинном обучении для симуляции физических взаимодействий в двухмерной среде. Он предоставляет набор инструментов и алгоритмов для моделирования объектов, их движения, столкновений, гравитации и других физических параметров. Box2D может быть использован для создания игр, робототехники, визуализации и тестирования алгоритмов. Он позволяет моделировать реалистичные физические эффекты, такие как упругие и неупругие столкновения, трение, сила тяжести и другие воздействия на объекты в симуляции.
#work #selfdriving #car #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_52: Что такое Box2D в машинном обучении ?
✔️Ответ:
Box2D - это двумерный физический движок, который широко используется в машинном обучении для симуляции физических взаимодействий в двухмерной среде. Он предоставляет набор инструментов и алгоритмов для моделирования объектов, их движения, столкновений, гравитации и других физических параметров. Box2D может быть использован для создания игр, робототехники, визуализации и тестирования алгоритмов. Он позволяет моделировать реалистичные физические эффекты, такие как упругие и неупругие столкновения, трение, сила тяжести и другие воздействия на объекты в симуляции.
#work #selfdriving #car #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_53
🔠Q_53: Что такое DBSCAN?
✔️Ответ:
https://habr.com/ru/articles/322034/
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) - это алгоритм кластеризации, который применяется для разделения точек данных на группы на основе их плотности распределения. Он определяет кластеры как непрерывные области с высокой плотностью точек, разделенными областями с низкой плотностью. DBSCAN не требует заранее заданного числа кластеров и может обнаруживать кластеры различной формы. Он также способен идентифицировать выбросы как шумовые точки, не принадлежащие ни одному кластеру.
#work #selfdriving #car #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_53: Что такое DBSCAN?
✔️Ответ:
https://habr.com/ru/articles/322034/
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) - это алгоритм кластеризации, который применяется для разделения точек данных на группы на основе их плотности распределения. Он определяет кластеры как непрерывные области с высокой плотностью точек, разделенными областями с низкой плотностью. DBSCAN не требует заранее заданного числа кластеров и может обнаруживать кластеры различной формы. Он также способен идентифицировать выбросы как шумовые точки, не принадлежащие ни одному кластеру.
#work #selfdriving #car #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_54
🔠Q_54: Что такое Affinity Propagation?
✔️Ответ:
Affinity Propagation (распространение схожести) — это алгоритм кластеризации, который относится к методам обучения без учителя. Он используется для определения групп (кластеров) в наборе данных на основе меры схожести между элементами. Affinity Propagation не требует заранее заданного числа кластеров и он автоматически определяет оптимальное число кластеров и выбирает представителей (экземпляры) для каждого кластера.
Каждый элемент будет отнесен к одному из кластеров, и наиболее подходящий экземпляр будет выбран в качестве представителя.
https://habr.com/ru/articles/321216/
#work #affinity #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_54: Что такое Affinity Propagation?
✔️Ответ:
Affinity Propagation (распространение схожести) — это алгоритм кластеризации, который относится к методам обучения без учителя. Он используется для определения групп (кластеров) в наборе данных на основе меры схожести между элементами. Affinity Propagation не требует заранее заданного числа кластеров и он автоматически определяет оптимальное число кластеров и выбирает представителей (экземпляры) для каждого кластера.
Каждый элемент будет отнесен к одному из кластеров, и наиболее подходящий экземпляр будет выбран в качестве представителя.
https://habr.com/ru/articles/321216/
#work #affinity #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_55
🔠Q_55: Что такое MLOps?
✔️Ответ:
MLOps (Machine Learning Operations) - это практика, которая объединяет принципы разработки программного обеспечения (DevOps) с разработкой и эксплуатацией моделей машинного обучения. Она помогает автоматизировать и управлять жизненным циклом моделей, начиная от их разработки и обучения до развертывания, мониторинга и обслуживания в производственной среде.
#work #mlops #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_55: Что такое MLOps?
✔️Ответ:
MLOps (Machine Learning Operations) - это практика, которая объединяет принципы разработки программного обеспечения (DevOps) с разработкой и эксплуатацией моделей машинного обучения. Она помогает автоматизировать и управлять жизненным циклом моделей, начиная от их разработки и обучения до развертывания, мониторинга и обслуживания в производственной среде.
#work #mlops #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_56
🔠Q_56: Что такое AirFlow?
✔️Ответ:
Airflow - это открытая платформа управления рабочими процессами (workflow management platform), которая широко используется в области машинного обучения (ML) и науки о данных для автоматизации и оркестрации рабочих процессов данных.
Airflow позволяет определить, планировать и мониторить сложные пайплайны обработки данных и моделей машинного обучения. Он обеспечивает удобное визуальное представление задач и их зависимостей в виде направленного ациклического графа (DAG), который может быть запущен и выполнен автоматически.
#work #airflow #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_56: Что такое AirFlow?
✔️Ответ:
Airflow - это открытая платформа управления рабочими процессами (workflow management platform), которая широко используется в области машинного обучения (ML) и науки о данных для автоматизации и оркестрации рабочих процессов данных.
Airflow позволяет определить, планировать и мониторить сложные пайплайны обработки данных и моделей машинного обучения. Он обеспечивает удобное визуальное представление задач и их зависимостей в виде направленного ациклического графа (DAG), который может быть запущен и выполнен автоматически.
#work #airflow #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_57
🔠Q_57: Что такое лаги в машинном обучении?
✔️Ответ:
Лаги машинного обучения - это задержка или задержки, которые могут возникнуть при выполнении определенных операций или процессов в машинном обучении.
Лаги могут возникать из-за различных причин, включая скорость обработки данных, доступность вычислительных ресурсов, пропускной способности сети или длительность обучения моделей.
Эти задержки могут сказываться на производительности и скорости работы алгоритмов машинного обучения, и их следует учитывать при разработке и развертывании систем машинного обучения.
https://habr.com/ru/articles/584896/
#work #lags #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_57: Что такое лаги в машинном обучении?
✔️Ответ:
Лаги машинного обучения - это задержка или задержки, которые могут возникнуть при выполнении определенных операций или процессов в машинном обучении.
Лаги могут возникать из-за различных причин, включая скорость обработки данных, доступность вычислительных ресурсов, пропускной способности сети или длительность обучения моделей.
Эти задержки могут сказываться на производительности и скорости работы алгоритмов машинного обучения, и их следует учитывать при разработке и развертывании систем машинного обучения.
https://habr.com/ru/articles/584896/
#work #lags #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_58
🔠Q_58: Какие бывают аномалии во временных рядах в машинном обучении ?
✔️Ответ:
1. Аномалии внезапного роста или спада: Это происходит, когда наблюдается неожиданный и значительный скачок или падение значений во временном ряде.
2. Сезонные аномалии: Это аномалии, которые происходят в определенные периоды времени, которые повторяются с течением времени.
3. Уровневые аномалии: Это аномалии, которые проявляются в изменении общего уровня временного ряда.
4. Контекстуальные аномалии: В этом случае аномалии относятся к определенным контекстам или условиям.
5. Ошибки измерения: Аномалии могут быть вызваны ошибками в данных или измерениях.
#work #anomaly #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_58: Какие бывают аномалии во временных рядах в машинном обучении ?
✔️Ответ:
1. Аномалии внезапного роста или спада: Это происходит, когда наблюдается неожиданный и значительный скачок или падение значений во временном ряде.
2. Сезонные аномалии: Это аномалии, которые происходят в определенные периоды времени, которые повторяются с течением времени.
3. Уровневые аномалии: Это аномалии, которые проявляются в изменении общего уровня временного ряда.
4. Контекстуальные аномалии: В этом случае аномалии относятся к определенным контекстам или условиям.
5. Ошибки измерения: Аномалии могут быть вызваны ошибками в данных или измерениях.
#work #anomaly #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_59
🔠Q_59: Что такое trasfer learnig и назовите основные сети ? Часть_1
✔️Ответ:
Transfer learning - это метод машинного обучения, который используется для применения знаний, полученных в одной задаче, к решению другой задачи. Он основывается на предположении, что модель, обученная на одной задаче, может извлечь общие характеристики и знания, которые применимы к другой задаче.
1. Convolutional Neural Networks (CNNs): Часто применяются в задачах компьютерного зрения, таких как классификация изображений или детектирование объектов. Примеры архитектур включают VGG, ResNet и Inception.
2. Recurrent Neural Networks (RNNs): Часто используются для обработки последовательных данных, таких как текст, речь или временные ряды. Примеры архитектур включают LSTM и GRU.
#work #transfer #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_59: Что такое trasfer learnig и назовите основные сети ? Часть_1
✔️Ответ:
Transfer learning - это метод машинного обучения, который используется для применения знаний, полученных в одной задаче, к решению другой задачи. Он основывается на предположении, что модель, обученная на одной задаче, может извлечь общие характеристики и знания, которые применимы к другой задаче.
1. Convolutional Neural Networks (CNNs): Часто применяются в задачах компьютерного зрения, таких как классификация изображений или детектирование объектов. Примеры архитектур включают VGG, ResNet и Inception.
2. Recurrent Neural Networks (RNNs): Часто используются для обработки последовательных данных, таких как текст, речь или временные ряды. Примеры архитектур включают LSTM и GRU.
#work #transfer #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_59
🔠Q_59: Что такое trasfer learnig и назовите основные сети ? Часть_2
✔️Ответ:
3. Transformer: Эта архитектура стала популярной после появления модели GPT (Generative Pre-trained Transformer). Она успешно применяется для обработки текстовых данных и может генерировать высококачественные ответы на основе контекста.
4. Autoencoders: Они используются для извлечения представлений данных путем сжатия и восстановления исходных данных. Затем эти представления могут быть использованы в других задачах.
#work #transfer #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_59: Что такое trasfer learnig и назовите основные сети ? Часть_2
✔️Ответ:
3. Transformer: Эта архитектура стала популярной после появления модели GPT (Generative Pre-trained Transformer). Она успешно применяется для обработки текстовых данных и может генерировать высококачественные ответы на основе контекста.
4. Autoencoders: Они используются для извлечения представлений данных путем сжатия и восстановления исходных данных. Затем эти представления могут быть использованы в других задачах.
#work #transfer #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_60
🔠Q_60: Что такое CRISP-DM ? Часть_1
✔️Ответ:
CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) - это стандартный процессный подход к разработке и реализации проектов по добыче знаний из данных (data mining). Он предоставляет методологический каркас, который помогает командам по анализу данных планировать, разрабатывать и реализовывать свои проекты с помощью систематических шагов.
CRISP-DM состоит из шести основных этапов:
1. Понимание бизнес-проблемы: команда аналитиков данных и заинтересованные лица в организации определяют критические бизнес-вопросы и цели, которые требуется решить.
2. Понимание данных: команда изучает доступные данные, проводит исследование и оценку качества данных для определения того, какие данные доступны для анализа.
#work #CRISP-DM #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_60: Что такое CRISP-DM ? Часть_1
✔️Ответ:
CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) - это стандартный процессный подход к разработке и реализации проектов по добыче знаний из данных (data mining). Он предоставляет методологический каркас, который помогает командам по анализу данных планировать, разрабатывать и реализовывать свои проекты с помощью систематических шагов.
CRISP-DM состоит из шести основных этапов:
1. Понимание бизнес-проблемы: команда аналитиков данных и заинтересованные лица в организации определяют критические бизнес-вопросы и цели, которые требуется решить.
2. Понимание данных: команда изучает доступные данные, проводит исследование и оценку качества данных для определения того, какие данные доступны для анализа.
#work #CRISP-DM #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_60
🔠Q_60: Что такое CRISP-DM ? Часть_2
✔️Ответ:
3. Подготовка данных: этот этап включает очистку данных, выбор и преобразование признаков, агрегацию данных и другие процессы для обеспечения качества и пригодности данных для анализа.
4. Моделирование: команда выбирает и применяет различные методы моделирования данных для создания модели, которая может решить заданные бизнес-проблемы.
5. Оценка: полученные модели оцениваются и анализируются в контексте поставленных бизнес-целей. Результаты сравниваются с требованиями и необходимыми метриками для проверки их полезности.
6. Внедрение: успешные модели превращаются в практически полезные инструменты или решения для организации.
#work #CRISP-DM #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_60: Что такое CRISP-DM ? Часть_2
✔️Ответ:
3. Подготовка данных: этот этап включает очистку данных, выбор и преобразование признаков, агрегацию данных и другие процессы для обеспечения качества и пригодности данных для анализа.
4. Моделирование: команда выбирает и применяет различные методы моделирования данных для создания модели, которая может решить заданные бизнес-проблемы.
5. Оценка: полученные модели оцениваются и анализируются в контексте поставленных бизнес-целей. Результаты сравниваются с требованиями и необходимыми метриками для проверки их полезности.
6. Внедрение: успешные модели превращаются в практически полезные инструменты или решения для организации.
#work #CRISP-DM #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_61
🔠Q_61: Как работает Hadoop ? Часть_1
✔️Ответ:
Apache Hadoop - это фреймворк для обработки и анализа больших объемов данных, который распределяет и выполняет задачи по кластерам. Эта основополагающая технология хранения и обработки больших данных BigData является проектом верхнего уровня фонда Apache Software Foundation.
Hadoop работает в следующих этапах:
1. Хранение данных: Hadoop разделяет данные на блоки и дублирует их по узлам в кластере. Каждый блок данных реплицируется на несколько узлов для обеспечения отказоустойчивости.
2. Обработка данных: Hadoop использует модель MapReduce для распределения задач на исполнение по узлам кластера. Задачи MapReduce включают два основных шага: Map (отображение) и Reduce (сведение). Можно создавать пользовательские функции Map и Reduce для обработки данных в соответствии с требуемой логикой.
#work #ml #hadoop #server #dl #bigdata #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_61: Как работает Hadoop ? Часть_1
✔️Ответ:
Apache Hadoop - это фреймворк для обработки и анализа больших объемов данных, который распределяет и выполняет задачи по кластерам. Эта основополагающая технология хранения и обработки больших данных BigData является проектом верхнего уровня фонда Apache Software Foundation.
Hadoop работает в следующих этапах:
1. Хранение данных: Hadoop разделяет данные на блоки и дублирует их по узлам в кластере. Каждый блок данных реплицируется на несколько узлов для обеспечения отказоустойчивости.
2. Обработка данных: Hadoop использует модель MapReduce для распределения задач на исполнение по узлам кластера. Задачи MapReduce включают два основных шага: Map (отображение) и Reduce (сведение). Можно создавать пользовательские функции Map и Reduce для обработки данных в соответствии с требуемой логикой.
#work #ml #hadoop #server #dl #bigdata #adaptation #knowledge #modal #learning