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
Мы выпустили Manticore Search 28.4.4 . В этом релизе ресоринг KNN стал быстрее, диалоговый поиск — гибче, установка и обновление — проще, фасеты получили дополнительные параметры, появились настройки релевантности по умолчанию на уровне таблицы, а также исправления в аутентификации, репликации, совместимости SQL, распределённых запросах и внутренних механизмах columnar/KNN.В этом посте собраны изменения, вышедшие с 27.2.0 по 28.4.4. 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:…