Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

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

www.tg-me.com/fr/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/230

1.3K viewsFeb 15, 2024 at 12:03

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