Что такое Local Sensitive Hash (LSH) и где он используется?
Это алгоритм, предназначенный для поиска ближайших соседей в больших наборах данных. Основывается на идее использования хеш-функции, которая переводит близкие объекты в один бакет (корзину).
У подходящих хеш-функций вероятность коллизии на близких объектах должна быть высокая, а на далёких — низкая. Иными словами, одинаковые хеш-значения должны с более высокой вероятностью присваиваться близким по некоторой метрике объектам.
При поиске ближайшего соседа для нового объекта сначала вычисляется его хеш-значение, а затем поиск ограничивается объектами в соответствующем бакете. Это позволяет значительно сократить объём данных, по которым необходимо провести поиск, а значит увеличить скорость обработки запросов.
LSH можно использовать в задачах, где требуется быстро находить похожие элементы в больших объёмах данных, например при поиске дубликатов документов или изображений в большом корпусе данных.
Что такое Local Sensitive Hash (LSH) и где он используется?
Это алгоритм, предназначенный для поиска ближайших соседей в больших наборах данных. Основывается на идее использования хеш-функции, которая переводит близкие объекты в один бакет (корзину).
У подходящих хеш-функций вероятность коллизии на близких объектах должна быть высокая, а на далёких — низкая. Иными словами, одинаковые хеш-значения должны с более высокой вероятностью присваиваться близким по некоторой метрике объектам.
При поиске ближайшего соседа для нового объекта сначала вычисляется его хеш-значение, а затем поиск ограничивается объектами в соответствующем бакете. Это позволяет значительно сократить объём данных, по которым необходимо провести поиск, а значит увеличить скорость обработки запросов.
LSH можно использовать в задачах, где требуется быстро находить похожие элементы в больших объёмах данных, например при поиске дубликатов документов или изображений в большом корпусе данных.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.
Start with a fresh view of investing strategy. The combination of risks and fads this quarter looks to be topping. That means the future is ready to move in.Likely, there will not be a wholesale shift. Company actions will aim to benefit from economic growth, inflationary pressures and a return of market-determined interest rates. In turn, all of that should drive the stock market and investment returns higher.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from de
