1. 알고리즘의 중요성 선택
우리는 이 문제를 더 효율적으로 처리하기 위해 알고리즘을 선택했다. 데이터와 그 특성을 충분히 이해한 후에는 기계 학습 알고리즘을 보다 효율적으로 선택할 수 있습니다. 프로세스를 사용하면 알고리즘의 선택 범위를 좁히고 우회로를 줄일 수 있습니다. 그러나 어떤 알고리즘을 선택하느냐에 대해서는 일반적으로 최적의 알고리즘이나 최상의 결과를 제공하는 알고리즘이 없습니다. 실제로 프로젝트를 하는 과정에서 이 과정은 종종 여러 번 시도해야 하며, 때로는 다른 알고리즘을 시도하기도 한다. 그러나 초보자에게는 선택 알고리즘이 아래 설명된 알고리즘에 따라 선택됩니다.
2. 알고리즘을 선택하려면
전반적으로, 알고리즘을 선택하는 것은 비교적 번거로운 일이지만, 선택할 수 없는 것도 아니다. 우리가 매우 신중한 선택이 필요하다. 그래야 올바른 알고리즘을 선택하고 문제를 더 잘 처리할 수 있다. 알고리즘을 선택하려면 먼저 비즈니스 요구 사항이나 시나리오를 분석해야 합니다. 이 단계를 완료한 후에는 데이터를 탐색하여 목표 값을 예측해야 하는지 확인해야 합니다. 그렇다면 감독 학습을 사용하십시오. 물론 감독 학습을 사용할 때 목표 변수를 찾으면 이산적인 경우 분류 알고리즘을 사용합니다. 연속적이라면 회귀 알고리즘을 사용합니다. 물론, 목표치를 예측할 필요가 없다는 것을 알게 되면, 우리는 감독되지 않은 학습을 사용한다. 구체적으로 사용되는 알고리즘으로는 K- means 알고리즘, 계층 클러스터 알고리즘 등이 있습니다.
3.3 의 장점. SQL spark 알고리즘
SQL spark 알고리즘이라는 매우 일반적이고 실용적인 알고리즘이 있습니다. Spark SQL 알고리즘에는 이미지 처리 및 스트리밍 도구로도 사용할 수 있는 강력한 기계 학습 라이브러리가 있어 장점이 뚜렷하다.
(1) 이 알고리즘은 Hadoop, Hive, Hbase 등과 원활하게 연결됩니다. : Spark 는 Hadoop, Hive, HBase 등의 데이터에 직접 액세스할 수 있습니다. Hadoop 의 탐색기를 사용할 수도 있습니다.
(2) 완전한 빅 데이터 생태계에는 친숙한 SQL 스타일의 운영 구성 요소인 Spark SQL 과 강력한 기계 학습 라이브러리, 이미지 컴퓨팅 및 스트리밍 알고리즘이 있습니다.
(3) 고성능 대용량 데이터 컴퓨팅 플랫폼에서 데이터는 클러스터 호스트의 분산 메모리에 로드됩니다. 데이터는 반복을 빠르게 변환할 수 있으며 이후의 빈번한 액세스 요구 사항은 캐시될 수 있습니다. Spark 는 메모리 작업에 따라 Hadoop 보다 100 배 빠르고 디스크에서는 10 배 정도 빠릅니다.
이 문서에서는 기계 학습 방법으로 문제를 처리할 때 적합한 알고리즘을 선택하는 방법과 spark 알고리즘의 장점에 대해 설명합니다. 알고리즘을 선택하는 방법에 대해 더 잘 알고 있다고 생각하십니까? 모두들 조속한 시일 내에 공부에 성공하고, 배워서 활용하기를 바랍니다.