bigdata पर टैग किए गए जवाब

बिग डेटा, डेटा सेट के संग्रह के लिए एक शब्द है जो इतना बड़ा और जटिल है कि ऑन-हैंड डेटाबेस मैनेजमेंट टूल्स या पारंपरिक कंप्यूटर प्रोसेसिंग एप्लिकेशन का उपयोग करना मुश्किल हो जाता है। चुनौतियों में कैप्चर, क्यूरेशन, स्टोरेज, सर्च, शेयरिंग, ट्रांसफर, एनालिसिस और विज़ुअलाइज़ेशन शामिल हैं।

8
क्या अजगर बड़े डेटा के लिए उपयुक्त है
मैंने इस पोस्ट में पढ़ा कि क्या बिग डेटा के लिए R भाषा उपयुक्त है जो बड़ा डेटा बनाता है 5TB, और जबकि यह इस प्रकार के डेटा के साथ काम करने की व्यवहार्यता के बारे में जानकारी प्रदान करने का एक अच्छा काम Rकरता है Python। मैं सोच रहा …
14 bigdata  python 
1
जब एक रिलेशनल डेटाबेस में बिना रिलेशनल के बेहतर प्रदर्शन होता है
जब MySQL की तरह एक रिलेशनल डेटाबेस, MongoDB की तरह कोई रिलेशनल से बेहतर प्रदर्शन करता है? मैंने दूसरे दिन Quora पर एक प्रश्न देखा, कि क्यों Quora अभी भी MySQL को अपने बैकएंड के रूप में उपयोग करता है, और यह कि उनका प्रदर्शन अभी भी अच्छा है।
4
बिग डेटा केस स्टडी या केस उदाहरण का उपयोग करें
मैंने बहुत से ब्लॉग्स के लेख पढ़े हैं कि कैसे विभिन्न प्रकार के उद्योग बिग डेटा एनालिटिक का उपयोग कर रहे हैं। लेकिन इन लेखों में से अधिकांश का उल्लेख करने में विफल रहता है इन कंपनियों ने किस तरह का डेटा इस्तेमाल किया। डेटा का आकार क्या था डेटा …
4
क्या हम word2vec मॉडल का प्रशिक्षण लेते समय स्थानांतरण सीखने का उपयोग करने का लाभ उठा सकते हैं?
मैं पहले से प्रशिक्षित मॉडल जैसे कि Google समाचार डेटा आदि का एक पूर्व-प्रशिक्षित वज़न खोजने के लिए देख रहा हूं। मैंने अपने लिए पर्याप्त मात्रा (10 जीबी आदि) के साथ एक नए मॉडल को प्रशिक्षित करना मुश्किल पाया। इसलिए, मैं ट्रांसफर लर्निंग से लाभ उठाना चाहता हूं, जिसमें मैं …
7
डेटा वैज्ञानिक का एक 'पुराना नाम' क्या है?
Are डेटा साइंस ’और ist डेटा साइंटिस्ट’ जैसे शब्द इन दिनों तेजी से उपयोग किए जा रहे हैं। कई कंपनियां 'डेटा साइंटिस्ट' को हायर कर रही हैं। लेकिन मुझे नहीं लगता कि यह पूरी तरह से नया काम है। डेटा अतीत से अस्तित्व में है और किसी को डेटा से …
12 bigdata 
2
वरीयता मिलान एल्गोरिथ्म
इस साइड प्रोजेक्ट में मैं वहां काम कर रहा हूं जहां मुझे निम्नलिखित समस्या के समाधान की आवश्यकता है। मेरे पास लोगों (ग्राहकों) के दो समूह हैं। समूह Aखरीदने का इरादा रखता है और समूह Bएक निर्धारित उत्पाद बेचने का इरादा रखता है X। उत्पाद में विशेषताओं की एक श्रृंखला …
2
स्टॉर्म और हडोप (MapReduce) के बीच व्यापार
डेटा प्रसंस्करण के लिए Hadoop क्लस्टर में तूफान और MapReduce के बीच चयन करते समय क्या कोई कृपया मुझे उस ट्रेड-ऑफ के बारे में बता सकता है? जाहिर है, एक तरफ से, कि Hadoop (एक Hadoop क्लस्टर में MapReduce के माध्यम से प्रसंस्करण) एक बैच प्रसंस्करण प्रणाली है, और तूफान …
3
एक विशाल डेटाबेस में क्वेरी नगण्य विलंबता के साथ कैसे लौटती है?
उदाहरण के लिए, जब Google में कुछ खोजते हैं, तो परिणाम शून्य-तुरन्त लौट आते हैं। मैं समझता हूं कि Google एल्गोरिदम आदि के साथ पृष्ठों को अनुक्रमित और अनुक्रमित करता है, लेकिन मैं कल्पना करता हूं कि इसे अनुक्रमित किए जाने वाले हर संभव क्वेरी के परिणामों के लिए संभव …
12 bigdata  google  search 
1
मुझे कितने LSTM सेल का उपयोग करना चाहिए?
क्या LSTM कोशिकाओं की न्यूनतम, अधिकतम और "उचित" राशि से संबंधित अंगूठे (या वास्तविक नियम) के कोई नियम हैं जिनका मुझे उपयोग करना चाहिए? विशेष रूप से मैं कर रहा हूँ से संबंधित BasicLSTMCell TensorFlow और से num_unitsसंपत्ति। कृपया मान लें कि मेरे पास एक वर्गीकरण समस्या है जिसे परिभाषित …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 
2
क्या FPGrowth को अभी भी लगातार पैटर्न खनन में "कला की स्थिति" माना जाता है?
जहां तक ​​मुझे पता है कि फ्रिक्वेंट पैटर्न माइनिंग (एफपीएम) समस्या को हल करने के लिए एल्गोरिदम के विकास में सुधार की सड़क में कुछ मुख्य चौकियां हैं। सबसे पहले, अग्रि एल्गोरिथ्म 1993 में अग्रवाल एट अल द्वारा प्रस्तावित किया गया था । समस्या की औपचारिकता के साथ। एल्गोरिथ्म डेटा …
4
एचपीसी क्लस्टर के साथ काम करना
मेरे विश्वविद्यालय में, हमारे पास एचपीसी कंप्यूटिंग क्लस्टर है। मैं क्लासिफायर और इतने पर प्रशिक्षित करने के लिए क्लस्टर का उपयोग करता हूं। इसलिए, आम तौर पर, क्लस्टर में नौकरी भेजने के लिए, (जैसे अजगर स्किट-लर्न स्क्रिप्ट), मुझे एक बैश स्क्रिप्ट लिखने की ज़रूरत है जिसमें (अन्य के अलावा) एक …
3
वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए सर्वश्रेष्ठ भाषाएँ [बंद]
बंद हो गया । इस प्रश्न पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह इस पोस्ट को संपादित करके केवल एक समस्या पर केंद्रित हो । 5 साल पहले …
10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 
3
कौन सा तेज है: बड़े JSON डेटासेट पर PostgreSQL बनाम MongoDB?
मेरे पास ~ 300 बाइट्स में 9m JSON ऑब्जेक्ट्स के साथ एक बड़ा डेटासेट है। वे एक लिंक एग्रीगेटर से पोस्ट हैं: मूल रूप से लिंक (एक URL, शीर्षक और लेखक आईडी) और टिप्पणियां (पाठ और लेखक आईडी) + मेटाडेटा। वे एक तालिका में बहुत अच्छी तरह से संबंधपरक रिकॉर्ड …
2
स्केलेबल आउटरीयर / एनोमली डिटेक्शन
मैं Hadoop, Hive, Elastic Search (दूसरों के बीच) का उपयोग करके एक बड़े डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर को सेटअप करने की कोशिश कर रहा हूं, और मैं कुछ डेटासेट पर कुछ एल्गोरिदम चलाना चाहूंगा। मैं चाहूंगा कि एल्गोरिदम स्वयं स्केलेबल हों, इसलिए यह वीका, आर, या यहां तक ​​कि रोडाओप जैसे उपकरणों …
3
नमूना आकार और आयाम के साथ विभिन्न सांख्यिकीय तकनीक (प्रतिगमन, पीसीए, आदि) कैसे पैमाने पर हैं?
क्या सांख्यिकीय तकनीकों की एक सामान्य तालिका है जो बताती है कि वे नमूना आकार और आयाम के साथ कैसे पैमाने पर हैं? उदाहरण के लिए, मेरे एक मित्र ने मुझे दूसरे दिन बताया कि आकार एन के केवल एक आयामी डेटा को त्वरित रूप से छांटने का गणना समय …
हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.