Вертика денег стоит

до 1 Тб и до 3 нод фри

чувак чот несёт хуйню

ага

про бабки прямо не ответил

про dooms day ничо не ответил

по вопросам сразу видно, что система нефига не идеальная...

короче в кликхауз щас можно заливать данные из прометея :)

в долгосрочное хранение

метрики серверов прямо отлично хранить

ага

на самом деле, для аналитики, а это БД позиционируется для аналитики, кликхаус полное Г, синтаксис запросов нефига не юзабилен

"1% данных касячный, ну и ладно" ?

в общем, продукт сырой, а дальше будет видно

чувак в футболке словари чтоли пишет?

но ваще на Q&A стало понятно что это игрушка

а главное я так и не понял нахуя они туда идут

если они туда щас вгрузили миллионы человекочасов, экономии на лицензии судя по всему не выйдет

и на железе тоже

и от вертики они не отказывают, ни в коем случае

(чувак видать побоялся обидеть hp)

лель

В общем, я сижу дальше на попе ровно на Vertica 7.2. Если у меня будет время и мне выделят железки, я постараюсь постестить последние версии и сравнить

судя по последней части, в производительности они тоже не особо выйграли

тоесть нахуя это всё?

судя по последней части, в производительности они тоже не особо выйграли

не, они вроде как выйграли, плюс яндекс - это раша и фри, но проипали в хранении, хотя вроде как из-за косячного конфига

мб в долгосрочной перспективе окупится?

+ им там действительно похую на маленькие куски данных

не, они вроде как выйграли, плюс яндекс - это раша и фри, но проипали в хранении, хотя вроде как из-за косячного конфига

он же говорил «стало быстрее, но не то чтобы прямо сильно, но быстрее»

он же говорил «стало быстрее, но не то чтобы прямо сильно, но быстрее»

ну да, а потом сказал, что места на 20% больше, чем у вертики ?

да какая разница в 2016 году сколько места?

издержки на железо

стоимость СХД падают с такой скоростью, что на 20% можно свободно положить хуй

скольок примерно стоит лецуха на вертику для их данных? )

как-бы не фига не пофига, особенно 20% на таких масштабах данных

как-бы не фига не пофига, особенно 20% на таких масштабах данных

в таких, это в каких?

кстати, интересный вопрос: у них зонирование у шардов есть?

скольок примерно стоит лецуха на вертику для их данных? )

хз, я пока на фри сижу, маркетологи обещают в разы меньше, по сравнению с другими энтерпрайз БД

судя по всему терабайт 300 у них

в таких, это в каких?

по 10 лярдов записей в день

между событием в 10 байт и 100 байт разница на порядок

смотря как хранить, по справочнику разницы вообще не будет ?

у тебя у события 20 справочных атрибутов или 2

тебе ссылку на справочник хранить то один хер надо

дальше всё зависит от того как ссылки складываются

привествую всех, дайте линк на чатик по R, если есть такой, буду весьма благодарен.

Привет всем. Размышляю над своей диссертацией и думаю пойти в сторону разработки звукового софта, который бы обучался привычкам юзера по мере работы. Пока не уверен в адекватности идеи, т.к. не спец в ml и ds. Подскажите, пожалуйста, есть ли алгоритмы или методы, которые бы позволяли обновлять модель итеративно, без переобучения?

stochastic learning?

like stochastic gradient descent orsmth

Спасибо, посмотрю. Не знал, в какую сторону гуглить. А ты не видел еще что-нибудь по теме knowledge engineering + machine learning? Интересно, используют ли онтологии в ml и как

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

Спасибо, посмотрю там про stochastic gradient descent и т.п.

Спасибо, посмотрю там про stochastic gradient descent и т.п.

Да это же просто метод оптимизации без привязки к машинному обучению

Да это же просто метод оптимизации без привязки к машинному обучению

point being?

А с переобучением есть классический работающий способ — введение регуляризации

point being?

Fact. Just fact

ERROR: S client not available

Привет всем. Размышляю над своей диссертацией и думаю пойти в сторону разработки звукового софта, который бы обучался привычкам юзера по мере работы. Пока не уверен в адекватности идеи, т.к. не спец в ml и ds. Подскажите, пожалуйста, есть ли алгоритмы или методы, которые бы позволяли обновлять модель итеративно, без переобучения?

В целом это называется online learning и его можно применить почти ко всем значимым алгоритмам.

А с переобучением есть классический работающий способ — введение регуляризации

Полагаю, там не по такое переобучение речь, а про "без обучения второй раз с нуля".

В целом это называется online learning и его можно применить почти ко всем значимым алгоритмам.

Вообще, в первую очередь следует смотреть на саму модель, а потом уже адаптировать алгоритм её обучения под поступающие данные.

Спасибо! Смотрю соответствующую вики статью, похоже на то, что надо! Я пока работаю над постановкой задачи, поэтому конкретной модели нет.

Думаю сделать онтологию предметной области, чтобы был controlled vocabulary, и использовать его термины как признаки

Привет всем. Размышляю над своей диссертацией и думаю пойти в сторону разработки звукового софта, который бы обучался привычкам юзера по мере работы. Пока не уверен в адекватности идеи, т.к. не спец в ml и ds. Подскажите, пожалуйста, есть ли алгоритмы или методы, которые бы позволяли обновлять модель итеративно, без переобучения?

Линейные модели!

Для них есть это самое closed form solution, чтобы обновлять веса при добавлении нового наблюдения

привествую всех, дайте линк на чатик по R, если есть такой, буду весьма благодарен.

Нету вроде.

Но можно в @datasciencechat постить

Спасибо! Смотрю соответствующую вики статью, похоже на то, что надо! Я пока работаю над постановкой задачи, поэтому конкретной модели нет.

модель, кмк, обычно самая сложная часть :)

привествую всех, вот дохожу курсы AndreNg, куда дальше двигаться? Какие направления есть?

основы понятны, как бы понять, какие задачи какие технологии используются, я сам на яве прогаю

Заранее спасибо за ответы

С какой целью интересуешься?

дальше думаю развиваться по этой теме

работать там и прочее

мб какой то тестовый проект запилить, ну и построить, на том что в индустрии активно используется, чтобы это было полезно на рынке труда

Если работать, то смотри в конкретной сфере, кого ищут и с какими требованиями.

Но для ява-программиста это будет скорее всего даунгрейд и дауншифтинг

а решения на Hadoop, там как раз же Java + машинное обучение?

Spark тогда уж

Кому оно реально надо?

Ажиотаж уже не тот, чтобы продавать это всем подряд

а что сейчас в тренде? На чем большинство решений строятся? Или такой однозначности нет?

В какой стране, опять же?

в Рашке?

Нейросети с картинками кругом самая модная тема.