Optimisation des requêtes Elasticsearch : Requêtes vectorielles multiples, analyse des E/S pour le KNN et utilisation efficace des filtres
Ces derniers temps, mon travail ressemble davantage à celui d'un administrateur de bases de données qu'à celui d'un ingénieur logiciel, passant mes journées à optimiser Elasticsearch (ES). Qu'il s'agisse de diagnostiquer des problèmes d'E/S, de gérer la mémoire, d'affiner les requêtes ou d'améliorer le débit, mon quotidien est rythmé par ES. L' ...
Publié le 25 juillet à 04h37
Reconnaissance de CAPTCHA simples avec l'algorithme KNN
KNN (K plus proches voisins)
L'algorithme KNN est une méthode d'apprentissage supervisé simple qui peut être utilisée pour la classification de données. Dans le contexte de la reconnaissance de CAPTCHA, il permet d'identifier les caractères présents dans une image après un prétraitement approprié.
Paramètres de l'implémentation sklearnLa classe ...
Publié le 25 juin à 20h41
Algorithme des K plus proches voisins : Classification et Régression
La méthode des K plus proches voisins (KNN) est une technique d'apprentissage supervisé utilisée tant pour la classification que pour la régression. Son principe fondamental repose sur l'idée qu'un point de données inconnu peut être classé ou prédit en fonction de la majorité des classes ou de la moyenne des valeurs de ses K voisins les plus pr ...
Publié le 20 juin à 05h07