Раньше построение KNN-индекса было самым медленным этапом при сохранении и слиянии чанков в таблицах с векторными атрибутами. Начиная с v27.1.5 , Manticore может задействовать несколько ядер CPU при сохранении чанков, слияниях через OPTIMIZE, авто-оптимизации и ALTER TABLE ... REBUILD KNN. На 16-ядерном Ryzen 9 5950X построение KNN-индекса для 1 миллиона 1536-мерных векторов сократилось с 8 минут до 39 секунд. Читать далее
В третьей части мы закончили с линейной регрессией. Теперь пора перейти к задаче классификации․В задачах регрессии модель пытается предсказать некоторое число: цену автомобиля, размер обуви, ожидаемую выручку бизнеса и так далее.Классификационная модель, в свою очередь, занимается распределением объектов по классам. Читать далее
В четвертой части мы начали изучение задачи классификации и разобрали метод kNN.Мы уже дошли до той точки, когда можем построить худо-бедно работающий классификатор. Но если нас спросят: “а насколько хорошо он работает?”, то максимум, что мы пока сможем ответить — что-то вроде:…
Итак мы обсудили задачу классификации и метрики качества классификационных моделей.Имея такой набор знаний, мы наконец готовы перейти к моделям, которые, в отличие от kNN, действительно обучаются на данных, а не просто запоминают обучающую выборку. И первый кандидат у нас логистическая регрессия Читать далее