[LEXICON] AI / Data Notions for GCP
| FR | RU | JA | ZH |
|---|---|---|---|
| Understanding of Machine Learning Fundamentals | |||
| Supervised Learning | Обучение моделей с использованием размеченных данных. Это процесс, при котором алгоритмы машинного обучения обучаются на заранее размеченных данных, где каждой входной записи сопоставлена соответствующая метка. Такой подход позволяет модели точно выявлять закономерности и зависимости, что повышает её способность правильно классифицировать или прогнозировать новые данные. Training models using labeled data. This process involves machine learning algorithms learning from pre-annotated data, where each input is paired with a corresponding label. This approach enables the model to accurately identify patterns and relationships, enhancing its ability to classify or predict new, unseen data. |
||
| Unsupervised Learning | 教師なし学習. 教師なし学習は、ラベル付けされていないデータからパターンや構造を自動的に抽出し、データ内の隠れた関係性を明らかにする学習手法です。クラスタリングや次元削減など、さまざまな応用分野で利用され、未知の情報を効果的に整理・解析するための基盤となります Kyōshi nashi gakushū. Kyōshi nashi gakushū wa, raberu tsuke sarete inai dēta kara patān ya kōzō o jidōteki ni chūshutsu shi, dēta-nai no kakureta kankeisei o akiraka ni suru gakushū shuhō desu. Kurasutaringu ya jigen sakugen nado, samazama na ōyō bun'ya de riyō sare, michi no jōhō o kōkateki ni seiri/kaiseki suru tame no kiban to narimasu. Training models using unlabeled data. Unsupervised learning is a method that automatically extracts patterns and structures from data that has not been labeled, revealing hidden relationships within the data. It is used in various applications such as clustering and dimensionality reduction, serving as a foundation for effectively organizing and analyzing previously unknown information. |
||
| Reinforcement Learning | 强化学习 强化学习是一种机器学习方法，它利用奖励与惩罚机制来引导智能体在环境中不断探索并发现最优策略。其优点在于能够处理复杂、动态和未知的环境，通过不断试错实现自我改进；但缺点也十分明显，例如样本效率低、训练过程耗时长，并且对奖励设计极为敏感，容易陷入局部最优或策略不稳定的困境。 Pinyin: Qiánghuà xuéxí Qiánghuà xuéxí shì yī zhǒng jīqì xuéxí fāngfǎ, tā lìyòng jiǎnglì yǔ chéngfá jīzhì lái yǐndǎo zhìnéng tǐ zài huánjìng zhōng bùduàn tànsuǒ bìng fāxiàn zuì yōu cèlüè. Qí yōudiǎn zàiyú nénggòu chǔlǐ fùzá, dòngtài hé wèizhī de huánjìng, tōngguò bùduàn shìcuò shíxiàn zìwǒ gǎijìn; dàn quēdiǎn yě shífēn míngxiǎn, lìrú yàngběn xiàolǜ dī, xùnliàn guòchéng hàoshí zhǎng, bìngqiě duì jiǎnglì shèjì jíwéi mǐngǎn, róngyì xiànrù jìbù zuì yōu huò cèlüè bù wěndìng de kùnjìng. Learning via rewards and penalties.Reinforcement learning is a machine learning method that uses rewards and penalties to guide agents in exploring an environment and discovering optimal strategies. Its advantages include the ability to handle complex, dynamic, and unknown environments through continuous trial and error, leading to self-improvement; however, its drawbacks are also notable, such as low sample efficiency, lengthy training periods, and high sensitivity to reward design, which can cause the system to fall into suboptimal or unstable strategies. |
||
| Overfitting | 過学習.過学習とは、モデルが訓練データに対して非常に高い精度を達成する一方で、新たな未知のデータに対してはパフォーマンスが大幅に低下する現象を指します。訓練データに含まれる複雑なパターンや詳細を完全に捉えるという利点があるものの、その反面、モデルが細部に過剰に適応しすぎるため、汎用性が失われ、実際の運用環境での予測力が著しく低下するという重大な欠点も存在します Kagakushū Kagakushū to wa, moderu ga kunren dēta ni taishite hijō ni takai seido o tassei suru ippō de, aratana michi no dēta ni taishite wa pafōmansu ga ōhaba ni teika suru genshō o sasu. Kunren dēta ni fukumareru fukuzatsu na patān ya shōsai o kanzen ni toraeru to iu riten ga aru mono no, sono hanmen, moderu ga saibū ni kajō ni tekio shisugiru tame, hanyōsei ga ushinaware, jissai no unyō kankyō de no yosokuryoku ga ichijirushiku teika suru to iu jūdaina ketten mo sonzai shimasu. Model performs well on training data but poorly on new data. Overfitting refers to the phenomenon where a model achieves exceptionally high accuracy on training data but exhibits a significant drop in performance on new, unseen data. While one advantage is that it thoroughly captures the intricate patterns and details present in the training data, the major drawback is that the model becomes excessively adapted to those specifics, resulting in a loss of generalization and substantially diminished predictive power in real-world scenarios. |
||
| Underfitting | 欠拟合. 欠拟合是指模型结构过于简单，未能有效捕捉训练数据中的基本规律和复杂特征。这种情况虽然可能带来较高的计算效率，但在处理复杂数据时，其预测能力明显不足，导致模型泛化能力较差 Pinyin: Qiàn nǐhé. Qiàn nǐhé shì zhǐ móxíng jiégòu guòyú jiǎndān, wèi néng yǒuxiào bǔzhuō xùnliàn shùjù zhōng de jīběn guīlǜ hé fùzá tèzhēng. Zhè zhǒng qíngkuàng suīrán kěnéng dàilái jiào gāo de jìsuàn xiàolǜ, dàn zài chǔlǐ fùzá shùjù shí, qí yùcè nénglì míngxiǎn bùzú, dǎozhì móxíng fànhuà nénglì jiào chà. Model is too simple, failing to capture underlying patterns.Underfitting refers to a situation where the model is too simple to effectively capture the underlying patterns and complex features of the training data. While it may benefit from higher computational efficiency, its predictive performance on complex data is significantly compromised, resulting in poor generalization. |
||
| Bias-Variance Tradeoff | Баланс между смещением и дисперсией модели для уменьшения ошибки | ||
| Баланс между смещением и дисперсией модели — это компромисс между простотой модели и её способностью к обобщению. Слишком высокая смещенность приводит к недообучению, а чрезмерная дисперсия — к переобучению, поэтому оптимальная настройка модели помогает минимизировать общую ошибку. Balancing model complexity to reduce error. The bias-variance tradeoff involves finding the right balance between model simplicity and its ability to generalize. Too much bias causes underfitting, while too much variance leads to overfitting, so fine-tuning the model is essential to minimize overall error. |
|||
| Cross Validation | クロスバリデーションは、モデルの汎化能力を評価するための技法です。データセットを複数のサブセットに分割し、各サブセットを順番にテストデータとして使用することで、モデルが未知のデータに対してどれだけ適応できるかを検証します。この手法により、過学習や欠拟合のリスクを低減し、より信頼性の高い評価が可能となります Kurosu baridēshon wa, moderu no hanka nōryoku o hyōka suru tame no gihō desu. Dētasetto o fukusū no sabusetto ni bunkatsu shi, kaku sabusetto o junban ni tesuto dēta to shite shiyō suru koto de, moderu ga michi no dēta ni taishite dore dake tekio dekiru ka o kenshō shimasu. Kono shuhō ni yori, kagakushū ya ken nihi no risuku o teigen shi, yori shinraisei no takai hyōka ga kanō to narimasu. Cross validation is a technique used to evaluate a model’s generalization capability. By splitting the dataset into multiple subsets and sequentially using each subset as test data, it verifies how well the model adapts to unseen data. This approach helps reduce the risks of overfitting and underfitting, leading to a more reliable evaluation. |
||
| Train-test Split | 将数据分成训练集和测试集。 将数据分成训练集和测试集是一种基本的数据预处理方法。通过将数据划分为两部分，一部分用于训练模型以捕捉数据特征，另一部分用于评估模型的泛化能力。这种分割方法可以有效防止模型过拟合，并确保其在实际场景中的表现稳定。 Pinyin: Jiāng shùjù fēnchéng xùnliàn jí hé cèshì jí. Jiāng shùjù fēnchéng xùnliàn jí hé cèshì jí shì yī zhǒng jīběn de shùjù yùchǔlǐ fāngfǎ. Tōngguò jiāng shùjù huàfēn wéi liǎng bùfèn, yī bùfèn yòng yú xùnliàn móxíng yǐ bǔzhuō shùjù tèzhēng, lìng yī bùfèn yòng yú pínggū móxíng de fànhuà nénglì. Zhè zhǒng fēngē fāngfǎ kěyǐ yǒuxiào fángzhǐ móxíng guò nǐhé, bìng quèbǎo qí zài shíjì chǎngjǐng zhōng de biǎoxiàn wěndìng. Dividing data into training and testing sets.Dividing data into training and testing sets is a basic data preprocessing method. By partitioning data into two parts, one part is used to train the model to capture data features, while the other is used to evaluate the model's generalization ability. This splitting method effectively prevents overfitting and ensures stable performance in real-world scenarios. |
||
| Accuracy Metric | Точность: доля правильных предсказаний. Точность — это ключевая метрика оценки эффективности модели, рассчитываемая как отношение числа верных предсказаний к общему числу предсказаний. Она позволяет понять, насколько модель правильно классифицирует данные, однако в случаях несбалансированных классов может быть недостаточной для комплексной оценки. Proportion of correct predictions. Accuracy is a fundamental performance metric calculated as the ratio of correct predictions to the total number of predictions. It provides a clear measure of how well a model is classifying data, though it may not fully capture performance nuances in scenarios with imbalanced classes. |
||
| Precision Metric | 精度. 精度は、モデルが陽性と予測したサンプルのうち、実際に陽性である割合を示す評価指標です。この指標は、偽陽性をどれだけ抑制できているかを反映し、誤検出を最小限に抑えることが求められるアプリケーションで特に重要視されます Seido Seido wa, moderu ga yōsei to yosoku shita sanpuru no uchi, jissai ni yōsei de aru wariai o shimesu hyōka shihyō desu. Kono shihyō wa, gi-yōsei o dore dake yokusei dekite iru ka o han'ei shi, go-kenshutsu o saishōgen ni osaeru koto ga motomerareru apurikēshon de toku ni jūyōshi saremasu. Proportion of true positives among predicted positives. Precision is an evaluation metric that indicates the proportion of predicted positive samples that are actually positive. This metric reflects how effectively false positives are minimized, and it is particularly important in applications where reducing misdetections is critical. |
||
| Recall Metric | 召回率是衡量模型识别所有实际正样本能力的指标。它计算模型正确识别的正样本在所有真实正样本中所占的比例。较高的召回率意味着模型能捕获大部分真实正样本，对于需要全面检测的任务尤为重要。 Pinyin: Zhàohuí lǜ shì héngliáng móxíng shíbié suǒyǒu zhēnshí zhèng yàngběn nénglì de zhǐbiāo. Tā jìsuàn móxíng zhèngquè shíbié de zhèng yàngběn zài suǒyǒu zhēnshí zhèng yàngběn zhōng suǒ zhàn de bǐlì. Jiào gāo de zhàohuí lǜ yìwèi zhe móxíng néng bǔhuò dàbùfèn zhēnshí zhèng yàngběn, duìyú xūyào quánmiàn jiǎncè de rènwù yóuwéi zhòngyào. Proportion of true positives among actual positives. Recall is a metric that evaluates the model's ability to identify all actual positive samples. It calculates the proportion of true positives among all real positive cases. A higher recall indicates that the model is capable of capturing most of the true positives, which is especially crucial for tasks requiring comprehensive detection. |
||
| F1-score Metric | Эф уан ско: мера — это гармоническое среднее между точностью и полнотой. Данная метрика объединяет оба показателя, что позволяет учитывать как ложноположительные, так и ложноотрицательные ошибки, обеспечивая сбалансированную оценку работы модели, особенно в условиях несбалансированных классов. Однако в некоторых задачах может возникнуть необходимость уделить больше внимания одному из показателей, если его важность существенно превышает влияние другого. Harmonic mean of precision and recall. The F1-score is the harmonic mean of precision and recall, merging these two metrics into a single performance measure. Its advantage lies in balancing the impact of false positives and false negatives, providing a well-rounded evaluation of model performance, particularly in imbalanced class scenarios. However, in certain tasks, one metric might be prioritized over the other if its significance outweighs the other’s contribution. |
||
| AUC-ROC Metric | 「エーユーシー・アールオーシー」は、モデルが異なるクラスを正確に識別する能力を評価する指標です。ROC曲線の下の面積を計算することで求められ、この値が大きいほど、モデルの識別力が高いことを示します。 "Ēyūshī Āru Ōshī" wa, moderu ga kotonaru kurasu o seikaku ni shikibetsu suru nōryoku o hyōka suru shihyō desu. ROC kyokusen no shita no menseki o keisan suru koto de motomerare, atai ga ōkii hodo, moderu no shikibetsu-ryoku ga takai koto o shimeshimasu. "AUC-ROC" is a metric used to evaluate a model's ability to accurately distinguish between different classes. It is determined by calculating the area under the ROC curve, and a higher value indicates a stronger discriminative ability of the model. |
||
| MSE Metric | 均方误差（“姆艾斯伊”）是用于回归模型的一项常见评估指标。它通过计算预测值与实际值之间误差的平方，然后求取平均值，从而反映模型预测误差的整体大小。均方误差值越低，表明模型的预测性能越好。 Jūn fāng wùchā (“Mǔ ài sī yī”) shì yòng yú huíguī móxíng de yī xiàng chángjiàn pínggū zhǐbiāo. Tā tōngguò jìsuàn yùcè zhí yǔ shíjì zhí zhī jiān wùchā de píngfāng, ránhòu qiúqǔ píngjūn zhí, cóng'ér fǎnyìng móxíng yùcè wùchā de zhěngtǐ dàxiǎo. Jūn fāng wùchā zhí yuè dī, biǎoshì móxíng de yùcè xìngnéng yuè hǎo. Mean Squared Error (MSE) is a common evaluation metric used for regression models. It reflects the overall magnitude of prediction errors by calculating the square of the difference between predicted and actual values and then averaging these squared differences. A lower Mean Squared Error indicates better predictive performance of the model. |
||
| RMSE Metric | Корень из среднеквадратичной ошибки (эр эм эс и: мера) Эр эм эс и: мера — это метрика для оценки регрессионных моделей, представляющая собой квадратный корень из среднего квадратичного отклонения, полученного из эм эс и (эм эс и). Данная мера позволяет интерпретировать ошибку в тех же единицах, что и исходные данные, и даёт представление о средней величине отклонения предсказаний модели от реальных значений. Root Mean Squared Error (RMSE) is a metric used for evaluating regression models. It represents the square root of the average squared deviation (MSE), allowing the error to be interpreted in the same units as the original data and providing insight into the average magnitude of deviation of the model's predictions from the actual values.. |
||
| R^2 Metric | 「アールツー」（決定係数）は、モデルがデータの分散のうちどれだけの割合を説明できるかを示す指標です。値が1に近いほど、モデルがデータの変動を的確に捉えていることを意味し、モデルの適合度を評価する上で重要な役割を果たします。 "Āru tsū" (Kettei keisū) wa, moderu ga dēta no bunsan no uchi dore dake no wariai o setsumei dekiru ka o shimesu shihyō desu. Atai ga ichi ni chikai hodo, moderu ga dēta no hendō o tekikaku ni toraete iru koto o imi shi, moderu no tekigōdo o hyōka suru ue de jūyōna yakuwari o hatashimasu. "R^2" (Coefficient of Determination) is a metric that indicates the proportion of the variance in the data that is explained by the model. A value closer to 1 means the model captures the variability of the data effectively, playing a crucial role in evaluating the model's fit. |
||
| Hyperparameter Tuning | 优化参数调整是指在模型训练过程中，通过试验不同的参数组合来寻找最佳配置，从而提高模型的预测准确性和泛化能力。该方法在模型开发中具有关键作用，能够有效防止过拟合或欠拟合，并为模型性能的提升提供有力支持 Yōu huà cān shù tiáo zhěng shì zhǐ zài móxíng xùnliàn guòchéng zhōng, tōngguò shìyàn bùtóng de cān shù zǔhé lái xúnzhǎo zuì jiā pèizhì, cóng'ér tígāo móxíng de yùcè zhǔnquè xìng hé fànhuà nénglì. Gāi fāngfǎ zài móxíng kāifā zhōng jùyǒu guānjiàn zuòyòng, nénggòu yǒuxiào fángzhǐ guò nǐhé huò qiàn nǐhé, bìng wèi móxíng xìngnéng de tíshēng tígōng yǒulì zhīchí. Hyperparameter tuning refers to the process of experimenting with different parameter combinations during model training to find the optimal configuration, thereby enhancing the model's predictive accuracy and generalization ability. This method plays a crucial role in model development, effectively preventing overfitting or underfitting and providing robust support for improved model performance. |
||
| GridSearch | «Гридсёрч» — Систематический перебор заданных гиперпараметров «Гридсёрч» — это метод, при котором осуществляется последовательный перебор набора гиперпараметров для определения оптимальной конфигурации модели. Такой подход помогает выявить наилучшие настройки, улучшая качество и стабильность работы модели, а также снижая риск переобучения или недообучения GridSearch is a method that systematically iterates over a set of specified hyperparameters to determine the optimal model configuration. This approach helps identify the best settings, improving the model's performance and stability while reducing the risk of overfitting or underfitting. |
||
| RandomSearch | 「ランダムサーチ」は、ハイパーパラメータ空間をランダムにサンプリングする手法です。指定された範囲内からランダムに値を選び出し、最適なモデル設定を探索することで、計算資源を節約しつつ効率的なチューニングが可能となります。 "Randamu sāchi" wa, haipāparametā kūkan o randamu ni sanpurinngu suru shuhō desu. Shitei sareta han'i-nai kara randamu ni atai o erabi dashi, saiteki na moderu settei o tansaku suru koto de, keisan shigen o setsuyaku shi tsutsu kōritsuteki na chūningu ga kanō to narimasu. RandomSearch is a technique that involves randomly sampling the hyperparameter space. By selecting values at random within a specified range, it explores the optimal model settings, enabling efficient tuning while conserving computational resources. |
||
| Bayesian Optimization | 贝叶斯优化是一种基于概率模型的超参数调优方法。它通过构建代理模型来预测不同超参数配置下模型的表现，并利用贝叶斯定理不断更新预测模型，从而高效地搜索出最佳的超参数组合 Bèi yè sī yōu huà shì yī zhǒng jīyú gàilǜ móxíng de chāo cānshù tiáo yōu fāngfǎ. Tā tōngguò gòujiàn dàilǐ móxíng lái yùcè bùtóng chāo cānshù pèizhì xià móxíng de biǎoxiàn, bìng lìyòng bèi yè sī dìnglǐ bùduàn gēngxīn yùcè móxíng, cóng'ér gāoxiào dì sōusuǒ chū zuì jiā de chāo cānshù zǔhé. Bayesian Optimization is a hyperparameter tuning method based on a probabilistic model. It constructs a surrogate model to predict the model's performance under different hyperparameter configurations and uses Bayes' theorem to continuously update the prediction model, thereby efficiently searching for the optimal hyperparameter combination.. |
||
| Bayes' theorem | 贝叶斯定理是一种描述条件概率关系的数学公式。它表达了在已知某些证据的情况下，事件发生概率如何更新。公式通常写作：概率（事件甲｜事件乙）＝ 概率（事件乙｜事件甲）× 概率（事件甲）÷ 概率（事件乙），其中“概率（事件甲）”表示事件甲发生前的先验概率，“概率（事件乙｜事件甲）”表示在事件甲发生后事件乙的条件概率。 Bèi yè sī dìnglǐ shì yī zhǒng miáoshù tiáojiàn gàilǜ guānxì de shùxué gōngshì. Tā biǎodále zài zhīyǒu mǒuxiē zhèngjù de qíngkuàng xià, shìjiàn fāshēng gàilǜ rúhé gēngxīn. Gōngshì tōngcháng xiězòu: gàilǜ (shìjiàn jiǎ｜shìjiàn yǐ) děngyú gàilǜ (shìjiàn yǐ｜shìjiàn jiǎ) chéng yǐ gàilǜ (shìjiàn jiǎ) chúyǐ gàilǜ (shìjiàn yǐ), qízhōng “gàilǜ (shìjiàn jiǎ)” biǎoshì shìjiàn jiǎ fāshēng qián de xiānyán gàilǜ, “gàilǜ (shìjiàn yǐ｜shìjiàn jiǎ)” biǎoshì zài shìjiàn jiǎ fāshēng hòu, shìjiàn yǐ de tiáojiàn gàilǜ. Bayes' theorem is a mathematical formula that describes the relationship of conditional probabilities. It explains how the probability of an event is updated in light of new evidence. The formula is typically written as: Probability (Event A / Event B) = Probability (Event B / Event A) × Probability (Event A) ÷ Probability (Event B), where "Probability (Event A)" represents the prior probability of Event A, and "Probability (Event B / Event A)" represents the conditional probability of Event B given that Event A has occurred. |
||
| Model Selection & Validation | Выбор лучшей модели посредством методов валидации Выбор лучшей модели включает использование различных методов валидации, таких как разбиение данных на обучающую и валидационную выборки или кросс-валидация. Эти техники позволяют объективно оценить способность модели к обобщению и избежать переобучения, что критически важно для её успешного применения в реальных задачах. Choosing the best model through validation techniques involves using various methods, such as splitting the data into training and validation sets or employing cross-validation. These techniques enable an objective assessment of the model's generalization ability and help prevent overfitting, which is crucial for its effective application in real-world tasks. |
||
| Early Stopping | 「早期停止」とは、モデルの訓練中に評価指標の改善が見られなくなった時点で学習を終了する手法です。これにより、過学習を防止し、最適なモデルの性能を維持することが可能となります。 "Sōki teishi" to wa, moderu no kunren-chū ni hyōka shihyō no kaizen ga mirarenu natta jiten de gakushū o shūryō suru shuhō desu. Kore ni yori, kagakushū o bōshi shi, saiteki na moderu no seino o iji suru koto ga kanō to narimasu. Early Stopping is a technique that halts training when the performance metric ceases to improve. This helps prevent overfitting and maintains the optimal performance of the model. |
||
| Regularization Techniques | 正则化技术是防止模型过拟合的一组方法。通过在损失函数中添加惩罚项，如“艾勒壹正则化”与“艾勒贰正则化”，这些技术能够约束模型的复杂度，从而提高泛化能力。它们有助于平衡模型在拟合训练数据与保持简洁之间的权衡，防止模型过于依赖训练数据中的噪声。 Zhèng zé huà jì shù shì fángzhǐ móxíng guò nǐhé de yī zǔ fāngfǎ. Tōngguò zài sǔnshī hánshù zhōng tiānjiā chéngfá xiàng, rú “Ài lè yī zhèng zé huà” yǔ “Ài lè èr zhèng zé huà”, zhèxiē jìshù nénggòu yuēshù móxíng de fùzá dù, cóng'ér tígāo fànhuà nénglì. Tāmen yǒu zhù yú pínghéng móxíng zài nǐhé xùnliàn shùjù yǔ bǎochí jiǎnjié zhī jiān de quánhéng, fángzhǐ móxíng guòyú yīlài xùnliàn shùjù zhōng de zàoyīn. Regularization techniques are methods used to prevent overfitting in models. By adding penalty terms to the loss function, such as “L1 regularization” and “L2 regularization” (represented as “Ài lè yī zhèng zé huà” and “Ài lè èr zhèng zé huà” in Chinese quotes), these techniques help constrain the model’s complexity, thereby enhancing its generalization ability. They assist in balancing the model’s capacity to fit the training data against the need to maintain simplicity, preventing it from over-relying on noise in the data.. |
||
| Feature | Признаки (фичи) Признаки — это измеримые характеристики данных, используемые для обучения модели. Например, при прогнозировании цены недвижимости признаки могут включать площадь, количество комнат, местоположение и возраст здания. Эти переменные помогают алгоритму выявлять закономерности, влияющие на стоимость, и тем самым строить более точные прогнозы. Features are measurable attributes of the data used for training a model. For instance, when predicting house prices, features might include the area, the number of rooms, location, and the age of the building. These variables help the algorithm identify patterns that influence the price, thereby enabling more accurate predictions |
||
| Parameter | Параметры — это внутренние коэффициенты модели, которые оптимизируются в процессе обучения для достижения наилучшего соответствия данным. Например, в линейной регрессии параметры включают коэффициенты при каждом признаке и свободный член. Если мы предсказываем цену дома, модель может иметь уравнение вида: Цена = w₁ × (площадь) + w₂ × (количество комнат) + b, где w₁, w₂ и b — это параметры, которые настраиваются для минимизации ошибки прогноза. В нейронной сети параметры представлены весами и смещениями, которые связывают нейроны между слоями, и они обновляются в процессе обратного распространения ошибки. Parameters are the internal coefficients of a model that are optimized during training to best fit the data. For example, in linear regression, parameters include the coefficients for each feature and a bias term. If predicting a house price, the model might use an equation like: Price = w₁ × (area) + w₂ × (number of rooms) + b, where w₁, w₂, and b are parameters that are adjusted to minimize prediction error. In neural networks, parameters are represented by weights and biases that connect neurons across layers, and they are updated during the backpropagation process |
||
| Dropout | Случайное отключение нейронов при обучении для уменьшения переобучения Dropout — это техника регуляризации, которая заключается в случайном «выключении» части нейронов во время обучения нейронной сети. Такой подход препятствует чрезмерной адаптации модели к обучающим данным, снижая риск переобучения. Использование Dropout помогает модели лучше обобщать информацию, поскольку она не становится слишком зависимой от отдельных нейронных связей, что улучшает её способность работать с новыми данными. Randomly dropping neurons during training to reduce overfitting Dropout is a regularization technique that involves randomly "dropping out" a subset of neurons during the training process. This approach prevents the model from becoming overly reliant on specific neurons, thereby reducing the risk of overfitting. By forcing the network to learn more robust features, dropout enhances the model's ability to generalize to new, unseen data. |
||
| Data Visualization in ML | データ可視化は、機械学習においてデータの分布や傾向を視覚的に理解するための手法です。グラフやプロットを用いることで、データセット内のパターンや異常値、相関関係などを直感的に把握し、モデルの改善や意思決定に役立てることができます Dēta kashika wa, kikai gakushū ni oite dēta no bunsoku ya keikō o shikakuteki ni rikai suru tame no shuhō desu. Gurafu ya purotto o mochiiru koto de, dētasetto nai no patān ya ijōchi, sōkan kankei nado o chokkan-teki ni haaku shi, moderu no kaizen ya ishi kettei ni yakudateru koto ga dekimasu. Data visualization in machine learning involves using plots to visually understand data distribution and trends. By employing graphs and plots, one can intuitively grasp patterns, anomalies, and correlations within the dataset, thereby supporting model improvement and informed decision-making. |
||
| Exploratory Data Analysis (EDA) | 探索性数据分析是指通过统计图表、数据摘要等方法对数据集进行初步分析，以揭示数据的结构、分布、异常值及潜在相关性。该方法为后续的特征工程和模型构建提供有价值的见解和依据。 Tàn suǒ xìng shù jù fēn xī shì zhǐ tōngguò tǒngjì túbiǎo, shùjù zhāiyào děng fāngfǎ duì shùjù jí jìnxíng chūbù fēnxī, yǐ jiēshì shùjù de jiégòu, fēnbù, yìcháng zhí jí qiánzài xiāngguān xì. Gāi fāngfǎ wèi hòuxù de tèzhēng gōngchéng hé móxíng gòujiàn tígōng yǒu jiàzhí de jiànjiě hé yījù. Exploratory Data Analysis (EDA) involves analyzing data using statistical plots and summaries to reveal its structure, distribution, outliers, and potential correlations. This approach provides valuable insights and a foundation for subsequent feature engineering and model development. |
||
| Loss Functions | Функции потерь — это математические выражения, используемые для количественной оценки ошибки модели. Они измеряют разницу между предсказанными значениями и фактическими данными, позволяя алгоритму оптимизации корректировать параметры модели для уменьшения этой ошибки. Например, среднеквадратичная ошибка (MSE) часто применяется для регрессионных задач, а кросс-энтропия — для задач классификации Loss functions are mathematical expressions used to quantify the error of a model. They measure the difference between the predicted values and the actual data, enabling the optimization algorithm to adjust the model's parameters to reduce this error. For instance, Mean Squared Error (MSE) is commonly used for regression tasks, while cross-entropy is applied to classification problems. |
||
| Loss Functions | 损失函数是在机器学习中用于量化模型预测误差的重要工具。它通过比较模型的预测输出与真实值之间的差异，计算出一个数值来表示误差的大小。在模型训练过程中，算法会调整参数以尽可能降低损失函数的值，从而提高模型的预测准确性。常见的损失函数有均方误差（“姆艾斯伊”）和交叉熵损失等。 Sǔnshī hánshù shì zài jīqì xuéxí zhōng yòng yú liànghuà móxíng yùcè wùchā de zhòngyào gōngjù. Tā tōngguò bǐjiào móxíng de yùcè shūchū yǔ zhēnshí zhí zhī jiān de chāyì, jìsuàn chū yīgè shùzhí lái biǎoshì wùchā de dàxiǎo. Zài móxíng xùnliàn guòchéng zhōng, suànfǎ huì tiáozhěng cānshù yǐ jǐn kěnéng jiàngdī sǔnshī hánshù de zhí, cóng'ér tígāo móxíng de yùcè zhǔnquè xìng. Chángjiàn de sǔnshī hánshù yǒu jūn fāng wùchā (“Mǔ ài sī yī”) hé jiāochā yàng sǔnshī děng. Loss functions are essential tools in machine learning used to quantify the error of a model's predictions. They compute a numerical value representing the magnitude of the error by comparing the model's predicted outputs with the actual values. During training, the algorithm adjusts the parameters to minimize the loss function value, thereby improving the model's predictive accuracy. Common loss functions include Mean Squared Error (MSE) and Cross-Entropy Loss, among others.. |
||
| Optimization Algorithms | 最適化アルゴリズムとは、モデルのパラメータを更新し、損失関数の値を最小化するための手法です。例えば、ストカスティック・グラディエント・デセント（「エスジーディー」）、アダム（「アダム」）、およびアールエムエス・プロップ（「アールエムエスプロップ」）などがあり、各手法はそれぞれ異なる特性と利点を持ち、トレーニングの効率と精度向上に寄与します。 Saiteki-ka arugorizumu to wa, moderu no parameta o kōshin shi, sonshitsu kansū no atai o saishōka suru tame no shuhō desu. Tatoeba, sutokasutikku guradiēnto desento (“Esujīdī”), Adamu (“Adamu”), oyobi āruesu puroppu (“Āru Emu Esu Puroppu”) nado ga ari, kaku shuhō wa sorezore kotonaru tokusei to riten o mochi, torēningu no kōritsu to seido kōjō ni kiyosuru.u Optimization algorithms are methods used to update a model's parameters in order to minimize the loss function. For example, Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam, and RMSProp are common techniques, each with distinct characteristics and advantages that contribute to improved training efficiency and accuracy. |
||
| Activation Functions | 激活函数是在神经网络中引入非线性特性的重要工具。它们通过对神经元输入进行非线性变换，使网络能够学习和表达复杂的模式和关系，从而提升模型的表达能力。常见的激活函数包括“瑞露”（对应 ）、“西格莫伊德”（对应 ）以及“坦赫”（对应 ）等，每种函数在不同的场景中各具优势。 Pinyin: Jī huó hán shù shì zài shénjīng wǎngluò zhōng yǐnrù fēi xiànxìng tèzhēng de zhòngyào gōngjù. Tāmen tōngguò duì shénjīngyuán shūrù jìnxíng fēi xiànxìng biànhuàn, shǐ wǎngluò nénggòu xuéxí hé biǎodá fùzá de móshì hé guānxi, cóng'ér tíshēng móxíng de biǎodá nénglì. Chángjiàn de jī huó hán shù bāokuò “Ruìlù” (duìyìng ReLU), “Xīgémòyīdé” (duìyìng Sigmoid) yǐjí “Tǎnhè” (duìyìng Tanh) děng, měi zhǒng hánshù zài bùtóng de chǎngjǐng zhōng gè jù yōushì. Activation functions are essential tools in neural networks that introduce non-linearity. They apply non-linear transformations to the inputs of neurons, enabling the network to learn and express complex patterns and relationships, thereby enhancing the model's expressive power. Common activation functions include “Ruìlù” (corresponding to ReLU), “Xīgémòyīdé” (corresponding to Sigmoid), and “Tǎnhè” (corresponding to Tanh), each with distinct advantages in different scenarios. |
||
| Introduce non-linearity in neural networks.Neural Network Architectures | Архитектура нейронных сетей определяет, как нейроны организованы и связаны между собой для решения конкретной задачи. Различные архитектуры (например, полносвязные, сверточные, рекуррентные сети) предназначены для различных типов данных и задач. Важным элементом любой архитектуры является использование активационных функций, которые вводят нелинейность, позволяющую сети моделировать сложные зависимости и адаптироваться к разнообразным паттернам в данных. Neural network architectures refer to the design and structure of networks, defining how neurons are organized and interconnected to solve specific tasks. Different architectures (such as fully connected, convolutional, and recurrent networks) are tailored for various types of data and problems. A key component in any architecture is the use of activation functions that introduce non-linearity, enabling the network to model complex relationships and adapt to diverse patterns in the data.. |
||
| 常见的激活函数有“瑞露”、“西格莫伊德”和“坦赫”，它们在不同场景下各有千秋。“瑞露”因计算简单、收敛迅速而受到青睐，十分适合用于训练深层神经网络，但其不足之处在于容易造成部分神经元失活，始终输出零值；“西格莫伊德”能将输出严格控制在（零，一）的区间内，适合用于概率计算，但其容易出现饱和现象，导致梯度逐渐消失，从而影响深层网络的学习效果；“坦赫”则将输出调整在（负一，一）的范围内，使得输出更为居中，有助于梯度的平稳更新，但在非常深的网络中也可能面临梯度消失的问题。 Chángjiàn de jīhuó hánshù yǒu “Ruìlù”, “Xīgémòyīdé” hé “Tǎnhè”, tāmen zài bùtóng chǎngjǐng xià gè yǒu qiānqiū. “Ruìlù” yīn jìsuàn jiǎndān, shōulù xùnsù ér shòudào qīnglài, shífēn shìhé yòng yú xùnliàn shēncéng shénjīng wǎngluò, dàn qí bùzú zhī chù zài yú róngyì zàochéng bùfèn shénjīngyuán shīhuó, shǐzhōng shūchū língzhí; “Xīgémòyīdé” néng jiāng shūchū yángé kòngzhì zài (líng, yī) de qūjiān nèi, shìhé yòng yú gàilǜ jìsuàn, dàn qí róngyì chūxiàn bǎohé xiànxiàng, dǎozhì tī dù zhújiàn xiāoshī, cóng'ér yǐngxiǎng shēncéng wǎngluò de xuéxí xiàoguǒ; “Tǎnhè” zé jiāng shūchū tiáozhěng zài (fù yī, yī) de fànwéi nèi, shǐdé shūchū gèng wéi jūzhōng, yǒuzhù yú tī dù de píngwěn gēngxīn, dàn zài fēicháng shēn de wǎngluò zhōng yě kěnéng miànduì tī dù xiāoshī de wèntí. Common activation functions include “Ruìlù” (corresponding to ReLU), “Xīgémòyīdé” (corresponding to Sigmoid), and “Tǎnhè” (corresponding to Tanh), each with its own strengths and weaknesses in various scenarios. ReLU is favored for its computational simplicity and fast convergence, making it highly suitable for training deep neural networks, but its drawback is that it can cause some neurons to become inactive, consistently outputting zero. Sigmoid restricts its outputs to the interval (0, 1), which is useful for probability calculations; however, it is prone to saturation and vanishing gradients, thereby impeding the learning process in deep networks. Tanh adjusts outputs within the range (–1, 1) to center them better, which aids in smooth gradient updates, yet it too may encounter vanishing gradient issues in very deep architectures. |
|||
| Convolutional Neural Networks (CNNs) | 畳み込みニューラルネットワークは画像データの解析に特化したニューラルネットワークの一種です。これらのネットワークは画像の局所的な特徴を抽出するために、畳み込み層を用いて情報を段階的に処理します。そのため、画像分類、物体検出、セグメンテーションなどのタスクにおいて非常に高い性能を発揮します。また、パラメータ数を削減し計算効率を向上させる利点がある一方で、深層化に伴う学習の難しさなどの課題も存在します。 Tatamikomi nyūranu nettowāku wa gazō dēta no kaiseki ni tokka shita nyūranu nettowāku no isshu desu. Korera no nettowāku wa, gazō no kyokusokuteki na tokuchō o chūshutsu suru tame ni, tatamikomi sō o mochiite jōhō o dankai-teki ni shori shimasu. Sono tame, gazō bunrui, buttai kenshutsu, segumentēshon nado no tasuku ni oite hijō ni takai seinō o hakki shimasu. Mata, parameta sū o sakugen shi keisan kōritsu o kōjō saseru riten ga aru ippō de, shinsō-ka ni tomonau gakushū no muzukashisa nado no kadai mo sonzai shimasu. Convolutional Neural Networks are a type of neural network specialized for analyzing image data. These networks use convolutional layers to extract local features from images and process information in a hierarchical manner. Consequently, they exhibit very high performance in tasks such as image classification, object detection, and segmentation. Additionally, they offer the advantage of reducing the number of parameters and improving computational efficiency, while also facing challenges such as the difficulty of training deeper networks. |
||
| Recurrent Neural Networks (RNNs) | 循环神经网络是一类专门用于处理序列数据的神经网络。它们能够捕捉数据中的时间依赖性，通过递归结构传递隐藏状态，从而有效地对序列数据进行建模。这种网络在自然语言处理、时间序列预测以及语音识别等领域有着广泛应用，但在处理过长序列时可能会遇到梯度消失或爆炸的问题。 Xún huán shén jīng wǎng luò shì yī lèi zhuān mén yòng yú chǔ lǐ xù liè shù jù de shén jīng wǎng luò. Tā men néng gòu bǔ huò shù jù zhōng de shí jiān yī lài xì, tōng guò dì guī jié gòu chuán dì yǐn cáng zhuàng tài, cóng ér yǒu xiào de duì xù liè shù jù jìn xíng jiàn mó. Zhè zhǒng wǎng luò zài zì rán yǔ yán chǔ lǐ, shí jiān xù liè yù cè yǐ jí yǔ yīn shí bié děng lǐng yù yǒu zhe guǎng fàn yìng yòng, dàn zài chǔ lǐ guò cháng xù liè shí kě néng huì yù dào tī dù xiāo shī huò bào zhà de wèn tí. Recurrent Neural Networks are a class of neural networks specifically designed for processing sequential data. They capture temporal dependencies in the data by recursively transmitting hidden states through their structure, thereby effectively modeling sequences. These networks are widely applied in fields such as natural language processing, time series forecasting, and speech recognition, although they may encounter issues like vanishing or exploding gradients when processing very long sequences. |
||
| Transfer Learning | Использование предварительно обученных моделей для новых задач Трансферное обучение представляет собой подход, при котором предварительно обученная модель используется как основа для решения новой, часто смежной задачи. Такой метод позволяет значительно сократить время обучения и снизить требования к объему данных, поскольку модель уже содержит знания о характерных признаках, которые можно адаптировать к новым условиям. Это особенно полезно, когда доступно ограниченное количество данных для конкретной задачи. Transfer learning is an approach where a pre-trained model is used as a foundation for solving a new, often related, task. This method significantly reduces training time and data requirements since the model already possesses knowledge of characteristic features that can be adapted to the new context. It is particularly useful when only a limited amount of data is available for the specific task. |
||
| Ensemble Methods | アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせることで、それぞれのモデルが持つ弱点を補完し、全体としての予測性能を向上させる手法です。たとえば、バギング、ブースティング、スタッキングなどの方法があり、これらの手法を活用することで、単一のモデルよりも堅牢で精度の高い予測が可能となります。 Ansanburu gakushū wa, fukusū no moderu o kumiawaseru koto de, sorezore no moderu ga motsu jakuten o hokkan shi, zentai to shite no yosoku seinō o kōjō saseru shuhō desu. Tatoeba, bagingu, būsutingu, sutakkingu nado no hōhō ga ari, korera no shuhō o katsuyō suru koto de, tan'itsu no moderu yori mo kenrō de seido no takai yosoku ga kanō to narimasu. Ensemble methods involve combining multiple models to complement each model's weaknesses, thereby enhancing the overall predictive performance. For example, techniques such as bagging, boosting, and stacking are used to create predictions that are more robust and accurate than those produced by any single model. |
||
| Dimensionality Reduction | 降维是一种技术手段，通过提取数据中最为关键的特征并剔除冗余信息来减少特征数量。常用的降维方法包括“皮西艾”和“提斯恩艾”。前者通过正交变换将原始数据映射到低维空间中，而后者利用概率分布保留数据的局部结构，使得高维数据能够在二维或三维空间中直观呈现。这两种方法在提高模型训练效率、降低计算复杂度以及实现数据可视化等方面具有重要意义 Jiàng wéi shì yī zhǒng jìshù shǒuduàn, tōngguò tíqǔ shùjù zhōng zuì wéi guānjiàn de tèzhēng bìng tíchú rǒngyú xìnxī lái jiǎnshǎo tèzhēng shùliàng. Chángyòng de jiàng wéi fāngfǎ bāokuò “Pí xī ài” hé “Tí sī ēn ài”. Qián zhě tōngguò zhèngjiǎo biànhuàn jiāng yuánshǐ shùjù yìngshè dào dī wéi kōngjiān zhōng, ér hòu zhě lìyòng gàilǜ fēnbù bǎoliú shùjù de júbù jiégòu, shǐdé gāo wéi shùjù nénggòu zài èr wéi huò sān wéi kōngjiān zhōng zhíguān chéngxiàn. Zhè liǎng zhǒng fāngfǎ zài tígāo móxíng xùnliàn xiàolǜ, jiàngdī jìsuàn fùzá dù yǐjí shíxiàn shùjù kěshìhuà děng fāngmiàn jùyǒu zhòngyào yìyì. Dimensionality reduction is a technique that decreases the number of features by extracting the most critical characteristics from the data and eliminating redundant information. Common methods include PCA and t-SNE. PCA projects the original data into a lower-dimensional space using orthogonal transformations, while t-SNE preserves the local structure of the data through probability distributions, allowing high-dimensional data to be visually represented in two or three dimensions. Both methods are crucial for improving model training efficiency, reducing computational complexity, and facilitating data visualization. |
||
| Clustering Algorithms | Алгоритмы для группировки схожих данных представляют собой методы кластеризации, основанные на анализе сходства признаков. Одним из распространённых методов является алгоритм К-средних, который разделяет набор данных на несколько кластеров таким образом, чтобы объекты внутри каждого кластера были максимально похожи, а между кластерами — различны. Такой подход широко применяется для сегментации клиентов, обнаружения аномалий и других задач анализа данных. Clustering algorithms are methods for grouping similar data based on the analysis of feature similarity. One common method is the K-means algorithm, which partitions a dataset into several clusters so that the objects within each cluster are as similar as possible, while those in different clusters are distinct. This approach is widely used for customer segmentation, anomaly detection, and other data analysis tasks. |
||
| Anomaly Detection | 異常検知は、データ内の通常のパターンから逸脱した不規則な挙動を識別する技術です。通常の傾向と大きく異なるデータ点を特定することで、システムの故障や詐欺、不審なイベントなどの早期発見に寄与し、様々な分野で重要な役割を果たします Kenshutsu wa, dēta nai no tsūjō no patān kara itsudatsu shita fukisoku na tayū o shikibetsu suru gijutsu desu. Tsūjō no keikō to ōkiku kotonaru dēta ten o tokutei suru koto de, shisutemu no koshō ya sagi, fushin na ibento nado no sōki hakken ni kiyo shi, samazama na bun'ya de jūyō na yakuwari o hatashimasu. Anomaly detection is a technique used to identify irregular behaviors in data that deviate from normal patterns. By pinpointing data points that differ significantly from usual trends, it contributes to the early detection of system failures, fraud, and suspicious events, playing a crucial role in various fields.. |
||
| Data Augmentation | 数据增强是一种通过对现有训练数据进行各种变换（例如旋转、缩放、平移、翻转、添加噪声等）来生成额外训练数据的技术。该方法可以扩充数据集的多样性，提高模型的鲁棒性，并有助于减少过拟合，使模型在实际应用中具备更好的泛化能力 Shù jù zēng qiáng shì yī zhǒng tōng guò duì xiàn yǒu xùn liàn shù jù jìn xíng gè zhǒng biàn huàn (lì rú xuán zhuǎn, suō fàng, píng yí, fān zhuǎn, tiān jiā zào shēng děng) lái shēng chéng é wài xùn liàn shù jù de jì shù. Gāi fāng fǎ kě yǐ kuò chōng shù jù jí de duō yàng xìng, tí gāo mó xíng de lǔ bàng xìng, bìng yǒu zhù yú jiǎn shǎo guò nǐ hé, shǐ mó xíng zài shí jì yìng yòng zhōng jù bèi gèng hǎo de fàn huà néng lì. Data augmentation is a technique that generates additional training data by applying various transformations—such as rotation, scaling, translation, flipping, and adding noise—to existing training data. This method increases the diversity of the dataset, enhances the model's robustness, and helps reduce overfitting, thereby equipping the model with better generalization capability in practical applications. |
||
| GCP Services for Machine Learning | |||
| -- | |||
| Vertex AI Primary Use | Платформа Vertex AI предназначена для создания, обучения и развертывания моделей «под ключ». Эта система объединяет все этапы разработки машинного обучения в одном интерфейсе, что позволяет сократить время от идеи до продуктивного решения. Vertex AI is an end-to-end machine learning platform that supports building, training, and deploying models. It integrates all stages of the ML lifecycle into a unified interface, thereby reducing the time from concept to production. |
||
| Vertex AI Best For | バーテックスエーアイは、フルライフサイクル管理向けに設計されており、データサイエンティストや機械学習エンジニアが、データの前処理からモデルの評価、運用まで一貫して管理できる環境を提供します。 Bātetokkusu Ēai wa, furu raifusaikuru kanri muke ni sekkei sarete ori, dēta saientisuto ya kikai gakushū enjinia ga, dēta no zenshori kara moderu no hyōka, un’yō made ikkan shite kanri dekiru kankyō o teikyō shimasu. Vertex AI is designed for managing the full lifecycle of machine learning, making it ideal for data scientists and ML engineers who require an integrated environment to handle data preprocessing, model evaluation, and deployment. |
||
| Vertex AI: Custom Model Support | 【维泰克斯艾】 支持自定义模型，允许用户利用各种流行框架构建和训练个性化模型，以满足特定业务需求。 【Wéi tài kè sī ài】 zhī chí zì dìng yóu móxíng, yǔn xǔ yònghù lìyòng gè zhǒng liú xíng kuàngjià gòujiàn hé xùn liàn gè xìng huà móxíng, yǐ mǎn zú tè dìng yèwù xūqiú. Vertex AI supports custom models, allowing users to build and train personalized models with various popular frameworks to meet specific business requirements. |
||
| Vertex AI: Training and Deployment | 【ВЕРТЕКС ЭЙ】 обеспечивает управление обучением и развертыванием моделей, эффективно распределяя вычислительные ресурсы и контролируя качество сервиса. Vertex AI manages model training and deployment, efficiently allocating computing resources and maintaining service quality. |
||
| Vertex AI: Hyperparameter Tuning | バーテックスエーアイ】 はハイパーパラメータ自動調整機能を搭載し、最適なパラメータ設定を効率的に探索することで、モデル性能を向上させます。 Bātetokkusu Ēai wa, haipāparamēta jidō chōsei kinō o tōsai shi, saiteki na parameeta settei o kōritsuteki ni tansaku suru koto de, moderu seinō o kōjō saseru. Vertex AI includes automated hyperparameter tuning, which efficiently searches for the optimal parameter configuration to enhance model performance |
||
| Vertex AI: Model Monitoring | 【维泰克斯艾】 提供模型监控功能，在模型部署后持续追踪性能变化，并及时预警潜在问题，确保系统稳定运行 【Wéi tài kè sī ài】 tígōng móxíng jiānkòng gōngnéng, zài móxíng bùshǔ hòu chíxù zhuīzōng xìngnéng biànhuà, bìng jíshí yùjǐng qiánzài wèntí, quèbǎo xìtǒng wěndìng yùnxíng. Vertex AI offers model monitoring that continuously tracks performance changes after deployment and promptly alerts to potential issues, ensuring system stability. |
||
| Vertex AI: Model Explainability | 【ВЕРТЕКС ЭЙ】 обеспечивает объяснимость моделей, позволяя анализировать влияние отдельных факторов на предсказания и повышая прозрачность работы системы. Vertex AI provides model explainability, enabling analysis of how individual factors influence predictions and increasing the system’s transparency. |
||
| Vertex AI: Pipeline Orchestration | 【バーテックスエーアイ】 はエンドツーエンドの機械学習パイプラインを統合的に管理し、複雑なワークフローの自動化を実現します。 Bātetokkusu Ēai wa, endo tsū endo no kikai gakushū paipurain o tōgōteki ni kanri shi, fukuzatsu na wākufurō no jidōka o jitsugen shimasu. Vertex AI integrates end-to-end ML pipelines and automates complex workflows in a unified manner. |
||
| AutoML Primary Use | 奥托机器学习】 是一项自动化机器学习技术，适合机器学习知识有限的用户，通过自动搜索最佳模型结构和参数配置，大幅降低开发门槛。 【Ào tuō jīqì xuéxí】 shì yī xiàng zìdònghuà jīqì xuéxí jìshù, shìhé jīqì xuéxí zhīshi yǒuxiàn de yònghù, tōngguò zìdòng sōusuǒ zuì jiā de móxíng jiégòu hé cānshù pèizhì, dàfú jiàngdī kāifā ménkǎn. AutoML is an automated machine learning technology designed for users with limited ML expertise, significantly lowering the barrier to development by automatically searching for optimal model architectures and parameter configurations. |
||
| AutoML Best For | 【АВТОМЛ】 предназначен для бизнес-аналитиков и разработчиков, которым требуются быстрые и эффективные модели без глубокого погружения в технические детали. AutoML is ideal for business analysts and developers who need quick and effective models without deep technical involvement. |
||
| AutoML: No-Code Model Training | 【オートエムエル】 はコード不要で直感的にモデルのトレーニングができる機能を提供し、専門知識がなくても容易に利用できます KŌto Emu Eru wa, kōdo fuyō de chokkanteki ni moderu no torēningu ga dekiru kinō o teikyō shi, senmon chishiki ga nakutemo yōi ni riyō dekimasu. AutoML offers no-code model training, enabling users to intuitively build models without requiring programming expertise. |
||
| AutoML: Image Classification | 【奥托机器学习】 能自动构建图像分类模型，通过图像预处理、特征提取和训练，实现对图像数据的快速预测。 【Ào tuō jīqì xuéxí】 néng zìdòng gòujiàn túxiàng fēnlèi móxíng, tōngguò túxiàng yùchǔlǐ, tèzhēng tíqǔ hé xùnliàn, shíxiàn duì túxiàng shùjù de kuàisù yùcè. AutoML automatically constructs image classification models by handling image preprocessing, feature extraction, and training, thereby enabling rapid prediction on image data.. |
||
| AutoML: Natural Language Processing | 【АВТОМЛ】 позволяет анализировать и классифицировать текстовые данные, автоматизируя обработку языковых особенностей без необходимости глубокого знания машинного обучения. AutoML facilitates text analysis and classification by automating linguistic processing without requiring deep ML expertise. |
||
| AutoML: Video Intelligence | 【オートエムエル】 は動画データから特徴を抽出し、迅速にモデルを構築することで、ビデオ解析を自動化します。 Ōto Emu Eru wa, dōga dēta kara tokuchō o chūshutsu shi, jinsoku ni moderu o kōchiku suru koto de, bideo kaiseki o jidōka shimasu. AutoML automates video analysis by extracting features from video data and quickly building models. |
||
| BigQuery ML Primary Use | 【大查询机器学习】 允许用户直接在大查询平台上使用结构化查询语言训练机器学习模型，从而简化数据分析流程。。 Dà chá xún jīqì xuéxí】 yǔn xǔ yònghù zhíjiē zài dà chá xún píngtái shàng shǐyòng jiégòu huà cháxún yǔyán xùn liàn jīqì xuéxí móxíng, cóng'ér jiǎnhuà shùjù fēnxī liúchéng. BigQuery ML lets users train machine learning models directly on its platform using SQL, thereby simplifying the data analysis workflow. |
||
| BigQuery ML Best For | 【БИГКВЕРИ ЭМЭЛ】 особенно полезен для аналитиков и инженеров данных, работающих с запросами на структурированные данные, благодаря знакомому языку запросов. BigQuery ML is especially useful for analysts and data engineers working with structured data through the familiar query language. |
||
| BigQuery ML: SQL-based Model Training | 【エスキューエルモデル作成】 機能により、BigQuery ML はＳＱＬクエリを用いて直接モデルを構築できます。 Esukyūeru moderu sakusei kinō ni yori, BigQuery ML wa esukyūeru kweri o mochiite chokusetsu moderu o kōchiku dekimasu. BigQuery ML supports SQL-based model training, allowing users to directly build models using SQL queries. |
||
| BigQuery ML: Time Series Forecasting | 【大查询机器学习】 支持对时间序列数据进行预测，帮助用户分析并预估未来趋势。 【Dà chá xún jīqì xuéxí】 zhī chí duì shíjiān xùliè shùjù jìnxíng yùcè, bāngzhù yònghù fēnxī bìng yùgū wèilái qūshì. BigQuery ML supports time series forecasting, enabling users to analyze and predict future trends based on temporal data. |
||
| BigQuery ML: Clustering & Anomaly Detection | 【БИГКВЕРИ ЭМЭЛ】 позволяет выполнять задачи кластеризации и обнаружения аномалий с использованием языка структурированных запросов, что упрощает анализ сложных данных. BigQuery ML performs clustering and anomaly detection using SQL, simplifying the analysis of complex data. |
||
| AI Platform Pipelines: Use Case | 【エーアイプラットフォームパイプライン】 は、機械学習ワークフローを自動化し、複雑な処理を統合的に管理するツールです Ēai purattofōmu paipurain wa, kikai gakushū wākufurō o jidōka shi, fukuzatsu na shori o tōgōteki ni kanri suru tsūru desu. AI Platform Pipelines automates ML workflows by integrating and managing complex processes in a unified environment. |
||
| AI Platform Pipelines: Managed Kubeflow | 【云端平台流水线】 在托管环境中运行【库布流】，实现机器学习工作流的自动化管理。 【Yún duān píngtái liúshuǐxiàn】 zài tuōguǎn huánjìng zhōng yùnxíng 【Kù bù liú】, shíxiàn jīqì xuéxí gōngzuò liú de zìdònghuà guǎnlǐ. Managed Kubeflow pipelines run in a hosted environment, automating the management of ML workflows. |
||
| AI APIs: Vision API | 【ЭЙ ЭПИ ЗРЕНИЕ】 предоставляет возможности анализа изображений через предобученный интерфейс, что ускоряет обработку визуальных данных. The Vision API is a pre-trained interface for image analysis that accelerates visual data processing. |
||
| AI APIs: Natural Language API | 【ナチュラルランゲージエーピーアイ】 は、テキストの感情分析や実体認識を行い、文章の意味を深く理解するためのツールです。 Nachuraru rangeeji ēpīai wa, tekisuto no kanjō bunseki ya jittai ninshiki o okonai, bunshō no imi o fukaku rikai suru tame no tsūru desu. The Natural Language API analyzes text for sentiment and entity recognition, providing deep insights into the content. |
||
| AI APIs: Speech-to-Text API | 【语音转文本】 API 能实时将语音转换为文本，便于后续音频数据的分析和处理。 【Yǔyīn zhuǎn wénběn】 API néng shíshí jiāng yǔyīn zhuǎnhuàn wéi wénběn, biànyú hòuxù yīn pín shùjù de fēnxī hé chǔlǐ. The Speech-to-Text API converts spoken language into text in real time, facilitating the analysis and processing of audio data. |
||
| AI APIs: Translation API | 【ЭЙ ЭПИ ПЕРЕВОД】 осуществляет перевод текста между различными языками, обеспечивая эффективную межъязыковую коммуникацию. The Translation API translates text between languages, enabling effective cross-lingual communication. |
||
| Deep Learning VM: Use Case | 【ディープラーニングヴイエム】 は、深層学習向けに事前構成された仮想マシンを提供し、大規模なニューラルネットワークのトレーニングを支援します。 Dīpu rāningu vuiemu wa, shinsō gakushū muke ni jizen kōsei sareta kasō mashin o teikyō shi, daikibō na nyūranu nettowāku no torēningu o shien shimasu. Deep Learning VM provides preconfigured virtual machines optimized for deep learning workloads, supporting large-scale neural network training. |
||
| Deep Learning VM: Preconfigured for DL | 【深度学习虚拟机】 预装有常用的机器学习与深度学习库，帮助用户快速启动项目。 【Shēndù xuéxí xūnǐ jī】 yù zhuāng yǒu chángyòng de jīqì xuéxí yǔ shēndù xuéxí kù, bāngzhù yònghù kuài sù qǐdòng xiàngmù. Deep Learning VMs come preconfigured with common ML and DL libraries, helping users launch projects quickly. |
||
| Cloud AI Pipelines: Workflow Automation | 【КЛАУД ЭЙ ПАЙПЛАЙНС】 автоматизируют сложные процессы машинного обучения, интегрируя этапы подготовки данных, обучения моделей и их развертывания в единую систему. Cloud AI Pipelines automate complex ML workflows by integrating data preparation, model training, and deployment into a unified system. |
||
| Storage & Databases | |||
| -- | |||
| Cloud Storage: Datasets | Хранит и извлекает большие наборы данных. Store and retrieve large datasets. |
||
| Cloud Storage: Models Storage | モデル保存 Kōzon Persist trained models for deployment. |
||
| Cloud Storage: Lifecycle Management | 自动化数据生命周期管理 Pinyin: Zì dòng huà shù jù shēng mìng Automates data lifecycle management. |
||
| Cloud Storage: Access Controls | Управляет разрешениями и безопасностью данных. Manage permissions and security. |
||
| BigQuery: Data Warehouse | データウェアハウス Dēta u~ea hausu Serverless, scalable analytics data store. |
||
| BigQuery: Integrated ML | 内置ML Pinyin: Nèi zhì ML Run ML directly on your data. |
||
| BigQuery: Partitioned Tables | Оптимизирует производительность запросов через партиционирование. Optimize query performance with partitioning. |
||
| BigQuery: Clustering Tables | クラスタリングテーブル Kurasutaringu tēburu Improve query efficiency with clustering. |
||
| BigQuery: Data Security | 数据安全 Pinyin: Shù jù ān quán Ensures data is secure with built-in controls. |
||
| Firestore: NoSQL Storage | База данных реального времени для мобильных и веб-приложений. Real-time database for web and mobile apps. |
||
| Datastore: NoSQL Alternative | Datastore サービス Datastore sābisu Managed NoSQL database service. |
||
| Cloud SQL: Relational Data | Cloud SQL：结构化数据的托管数据库 Pinyin: Cloud SQL Managed SQL database for structured data. |
||
| Cloud SQL: Automated Backups | Регулярное резервное копирование для защиты данных. Regular backups for data protection. |
||
| Cloud SQL: High Availability | 高可用性 Kō kayōsei Ensures minimal downtime. |
||
| Compute & Deployment | |||
| Cloud Functions: Serverless Execution | Выполнение кода в ответ на события без управления серверами. Run code in response to events without managing servers. |
||
| Cloud Functions: Lightweight ML tasks | 軽量MLタスク Keiryō ML tasuku Ideal for small, stateless ML operations. |
||
| Cloud Functions: Event-driven Triggers | 事件触发 Pinyin: Shì jiàn chù fā Executes functions based on events. |
||
| Cloud Functions: Resource Limits | Управляет ограничениями на выполнение функций. Manage function execution constraints. |
||
| Cloud Run: Serverless Containers | コンテナ実行 Kontena jikkō Deploy containerized applications without managing servers. |
||
| Cloud Run: Model Inference | 模型推理 Pinyin: Mó xíng tuī lǐ Serve ML models as scalable web services. |
||
| Cloud Run: Revision Management | Управляет версиями развернутого сервиса. Track and manage service revisions. |
||
| Cloud Run: Containerization Best Practices | MLコンテナ化ベストプラクティス Kontena-ka besuto purakutisu Best practices for containerizing ML workloads. |
||
| Kubernetes Engine (GKE): Container Orchestration | Kubernetes Engine：使用 Kubernetes 部署和管理容器化应用 Pinyin: Kubernetes Deploy and manage containerized applications. |
||
| Kubernetes Engine (GKE): Scalable Deployment | Масштабирование ML-моделей без перебоев. Scale ML models seamlessly. |
||
| Kubernetes Engine (GKE): Auto-scaling | 自動スケーリング Jidō sukēringu Automatically adjust resources based on demand. |
||
| Kubernetes Engine (GKE): Load Balancing | 负载均衡 Pinyin: Fù zài jūn héng Distribute traffic across multiple containers. |
||
| Kubernetes Engine (GKE): Security Best Practices | Повышает безопасность контейнерных кластеров. Enhance security for container clusters. |
||
| AI Pipelines: End-to-end Workflows | エンドツーエンドパイプライン Endo tsū endo paipurain Orchestrates ML workflows from training to deployment. |
||
| AI Pipelines: Integration with CI/CD | 与 CI/CD 系统无缝集成 Pinyin: Yǔ CI/CD xì tǒng Seamless integration with CI/CD systems. |
||
| Data Engineering for ML | |||
| -- | |||
| Data Preprocessing: Data Cleaning | Очистка данных от шума и ошибок. Remove noise and correct errors in data. |
||
| Data Preprocessing: Feature Scaling | 特徴量スケーリング Tokuchōryō sukēringu Normalize data for better model performance. |
||
| Data Preprocessing: Encoding Categorical Data | 类别编码 Pinyin: Lèi bié biān mǎ Convert categorical variables into numerical values. |
||
| Data Preprocessing: Handling Missing Values | Заполнение или удаление пропусков в данных. Impute or remove missing data points. |
||
| Data Preprocessing: Outlier Detection | 外れ値検出 Hazurechi kenshutsu Identify and handle outliers in data. |
||
| Data Preprocessing: Feature Selection | Отбор наиболее релевантных признаков для модели. Select the most relevant features for the model. |
||
| ETL Pipelines: Cloud Dataflow | Cloud Dataflow Cloud Dataflow Managed service for batch and stream processing. |
||
| ETL Pipelines: Apache Beam | Apache Beam Apache Beam Unified model for batch and stream processing. |
||
| ETL Pipelines: Data Validation | Проверка целостности данных в процессе преобразования. Ensure data integrity during transformation. |
||
| ETL Pipelines: Data Quality Checks | 数据质量检查 Pinyin: Shù jù zhì liàng jiǎn chá Validate data quality before processing. |
||
| Streaming Data Processing: Pub/Sub | Pub/Sub Pub/Sub Real-time messaging service for data ingestion. |
||
| Streaming Data Processing: Dataflow | 流数据处理 Pinyin: Liú shù jù chǔ lǐ Process streaming data with scalable pipelines. |
||
| Streaming Data Processing: BigQuery Streaming | BigQuery Streaming Pinyin: BigQuery Streaming Insert streaming data into BigQuery in real-time. |
||
| Streaming Data Processing: Real-time Aggregation | リアルタイム集約 Riaru taimu shūyaku Aggregate data on the fly for quick insights. |
||
| Streaming Data Processing: Windowing Functions | 窗函数 Pinyin: Chuāng hán shù Group streaming data into time-based windows. |
||
| Model Deployment & MLOps | |||
| -- | |||
| CI/CD for ML: Automated Pipelines | Автоматизация сборки, тестирования и развертывания моделей. Automate model building, testing, and deployment. |
||
| CI/CD for ML: Model Testing | モデルテスト Moderu tesuto Ensure model reliability before deployment. |
||
| CI/CD for ML: Automated Rollbacks | 自动回滚 Pinyin: Zì dòng huí guī Revert to previous models if needed. |
||
| Versioning Models: Model Registry | Хранение и управление версиями модели для воспроизводимости. Maintain versions of models for reproducibility. |
||
| Versioning Models: Experiment Tracking | 実験追跡 Jikken tsuiseki Track experiments and model iterations. |
||
| Monitoring ML Models: Performance Monitoring | 性能监控 Pinyin: Xìng néng jiān kòng Track metrics to ensure model efficacy. |
||
| Monitoring ML Models: Drift Detection | Выявление изменений в характеристиках модели со временем. Detect changes in model performance over time. |
||
| Monitoring ML Models: Real-time Alerts | リアルタイムアラート Riaru taimu arāto Notify teams when performance degrades. |
||
| A/B Testing & Model Rollouts: Canary Deployments | 金丝雀部署 Pinyin: Jīn sī què bù shǔ Gradually roll out new models to a subset of traffic. |
||
| A/B Testing & Model Rollouts: Shadow Testing | シャドウテスト Shadō tesuto Test new models alongside production without affecting users. |
||
| A/B Testing & Model Rollouts: Traffic Splitting | トラフィックスプリッティング Torafikku supurittingu Direct a portion of traffic to different models. |
||
| Logging & Monitoring: Cloud Logging | Централизованное логирование для устранения неполадок. Centralized logging for troubleshooting. |
||
| Logging & Monitoring: Cloud Monitoring | クラウドモニタリング Kuraudo monitaringu Track performance metrics and system health. |
||
| Logging & Monitoring: Custom Metrics | カスタムメトリクス Kasutamu metorikusu Define and monitor application-specific metrics. |
||
| Logging & Monitoring: Error Reporting | 错误报告 Pinyin: Cuò wù bào gào Capture and alert on runtime errors. |
||
| Security & Compliance | |||
| -- | |||
| IAM: Identity & Access Management | Управление идентификацией пользователей и доступом к ресурсам. Manage user identities and access controls. |
||
| IAM: Role-based Access Control | ロールベースアクセス制御 Rōru bēsu akusesu seigyo Assign permissions based on roles. |
||
| IAM: Service Accounts Management | 服务账号管理 Pinyin: Fú wù zhàng hào guǎn lǐ Manage non-human identities for applications. |
||
| Data Encryption: Encryption at Rest | Шифрование данных при хранении на диске. Protect data stored on disk. |
||
| Data Encryption: Encryption in Transit | 通信暗号化 Tsūshin angōka Secure data moving across networks. |
||
| Data Encryption: Key Rotation | 密钥轮换 Pinyin: Mì yào lún huàn Regularly update encryption keys. |
||
| GDPR Compliance: Data Privacy | Обеспечение ответственного обращения с персональными данными. Ensure personal data is handled responsibly. |
||
| GDPR Compliance: Data Minimization | データ最小化 Dēta saishōka Collect only necessary data. |
||
| HIPAA Compliance: Health Data Protection | 保护敏感健康信息 Pinyin: Bǎo hù mǐn gǎn jiàn kāng xìn xī Protect sensitive health information. |
||
| HIPAA: Regulations for Protected Health Information | Соблюдение руководящих принципов для работы с медицинской информацией. Follow guidelines for handling PHI. |
||
| HIPAA Compliance: Audit Trails | 監査証跡 Kansa shōseki Maintain records for data access and changes. |
||
| Responsible AI: Bias Mitigation | 减少模型预测中的偏见 Pinyin: Jiǎn shǎo piān jiàn Reduce bias in model predictions. |
||
| Responsible AI: Fairness & Transparency | Обеспечивает справедливость и объяснимость результатов ИИ. Ensure equitable and explainable AI outcomes. |
||
| Cloud Security Best Practices | 包括的安全対策 Kakubu-teki anzen taisaku Implement comprehensive security measures. |
||
| Optimizing ML Workloads on GCP | |||
| GPUs: General Purpose Processing | Ускоряет вычисления с помощью графических процессоров. Accelerate computation with graphics processing units. |
||
| GPU: Graphics Processing Units for Acceleration | グラフィックスプロセッシングユニット Gurafikkusu purosessingu yunitto Used for parallel processing in ML. |
||
| TPU: Tensor Processing Units for Acceleration | 专为深度学习设计的张量处理单元 Pinyin: Zhuān wéi shēn dù xué xí Specialized hardware for deep learning. |
||
| Distributed Training: Multi-node Training | Обучение моделей на нескольких машинах одновременно. Train models across multiple machines. |
||
| Distributed Training: Parallel Computing | 並列計算 Heiretsu keisan Split training across multiple GPUs/TPUs. |
||
| Hyperparameter Tuning on GCP: Vertex AI Tuning | 使用 Vertex AI 进行自动超参数调优 Pinyin: Shǐ yòng Vertex AI Automated hyperparameter tuning using Vertex AI. |
||
| Parallelization Strategies: Data Parallelism | Распределяет данные между вычислительными узлами. Distribute data across multiple processors. |
||
| Parallelization Strategies: Model Parallelism | モデル並列化 Moderu heiretsuka Split model computations across devices. |
||
| Optimizing Data I/O: Efficient Data Pipelines | 减少数据加载瓶颈 Pinyin: Jiǎn shǎo shù jù jiā zài Minimize data loading bottlenecks. |
||
| GPUs: CUDA & cuDNN Libraries | Использует библиотеки NVIDIA для ускорения вычислений. Leverage NVIDIA libraries for acceleration. |
||
| TPU: Cloud TPU Pod | 利用 TPU 集群进行大规模训练 Pinyin: Lì yòng TPU jí qún Utilize clusters of TPUs for large-scale training. |
||
| Distributed Training: Horovod Integration | Horovod 統合 Horovod tōgō Facilitates distributed training with Horovod. |
||
| Distributed Training: Multi-GPU Training | Обучение моделей с использованием нескольких GPU одновременно. Train models using multiple GPUs concurrently. |
||
| Hyperparameter Tuning on GCP: Automated Tuning Strategies | 自動ハイパーチューニング戦略 Kidō haipā chūningu senryaku Implement automated tuning methods on GCP. |
||
| Parallelization Strategies: Synchronous vs Asynchronous | 同期と非同期の違い Dōki to hi-dōki no chigai Understand the differences between synchronous and asynchronous training. |
||
| Performance Tuning: Batch Size Optimization | Регулирует размер батча для оптимальной производительности обучения. Adjust batch size for optimal training performance. |
||
| Performance Tuning: Learning Rate Scheduling | 学習率スケジューリング Gakushū-ritsu sukejūringu Adapt learning rate during training for better convergence. |
||
| Best Practices & Case Studies | |||
| -- | |||
| MLOps Best Practices: Automation & Reproducibility | Внедрение автоматизированных процессов в MLOps позволяет создавать конвейеры, которые автоматически повторяют все этапы работы — от подготовки данных до развертывания моделей. Например, компании используют такие инструменты, как "ДЗИ ПАЙПЛАЙНС" для настройки автоматических тестирований и сборки моделей. Преимуществом является высокая степень повторяемости и снижение риска человеческой ошибки, однако автоматизация требует значительных первоначальных инвестиций и сложной интеграции с существующей инфраструктурой. Implementing automated workflows in MLOps creates pipelines that consistently reproduce every step—from data preparation to model deployment. For example, companies use platforms like "DZI PIPELINES" (a quoted loan word) to set up automated testing and model building. This approach greatly enhances reproducibility and minimizes human error, though it requires significant initial investment and complex integration with existing infrastructure. |
||
| MLOps Best Practices: Model Retraining Strategies | 【モデル再学習戦略】は、最新のデータを取り入れるために定期的にモデルを更新する手法です。たとえば、ECサイトでは、ユーザーの購買履歴が変化するたびに、再学習をスケジュールしてモデルの精度を保ちます。メリットは常に最新のトレンドに適応できる点ですが、頻繁な再学習は計算資源の増加や運用コストの上昇を招く可能性があります。 【Moderu sai gakushū senryaku】 wa, saishin no dēta o toriireru tame ni teikiteki ni moderu o kōshin suru shuhō desu. Tatoeba, EC saito de wa, yūzā no kōbai rireki ga henka suru tabi ni, sai gakushū o sukejūru shite moderu no seido o tamochimasu. Meritto wa itsumo saishin no torendo ni tekiō dekiru ten desu ga, hinpan na sai gakushū wa keisanshigen no zōka ya un’yō kosuto no jōshō o maneku kanōsei ga arimasu. Model retraining strategies involve regularly updating models with new data to stay current. For instance, an e-commerce website may schedule retraining sessions each time user purchasing behavior changes to maintain accuracy. The benefit is that models remain aligned with the latest trends, but frequent retraining can increase computational resource usage and operational costs. |
||
| Responsible AI & Fairness: Ethical Considerations | 确保模型不传递偏见要求在算法设计和数据准备阶段引入公平性评估。例如，在招聘系统中，通过对训练数据进行审查和调整，确保模型不会放大性别或种族偏见。该方法有助于提高社会责任感和用户信任，但实施过程中可能面临数据不平衡和主观判断的问题 Què bǎ mó xíng bù chuán dí piān jiàn yāo qiú zài suàn fǎ shè jì hé shù jù zhǔn bèi jiē duàn yǐn rù gōng píng xìng píng gū. Lì rú, zài zhāo pìn xìtǒng zhōng, tōng guò duì xùn liàn shù jù jìnxíng shěn chá hé tiáo zhěng, què bǎo mó xíng bú huì fàng dà xìng bié huò zhǒng zú piān jiàn. Gāi fāng fǎ yǒu zhù yú tí gāo shè huì zé rèn gǎn hé yòng hù xìn rèn, dàn shí shī guò chéng zhōng kě néng miàn lín shù jù bú píng hé hé zhǔ guān pàn duàn de wèn tí. Ensuring that models do not propagate bias involves incorporating fairness assessments during algorithm design and data preparation. For example, in recruitment systems, reviewing and adjusting training data can help prevent amplification of gender or racial biases. This approach enhances social responsibility and user trust, though it may encounter challenges such as imbalanced data and subjective judgment during implementation. |
||
| Responsible AI & Fairness: Определение ответственности за решения ИИ включает установление процедур аудита, документирование алгоритмов и прозрачное объяснение принятых решений. Внедрение таких практик помогает выявлять и исправлять ошибки, повышая доверие пользователей, хотя это требует дополнительных ресурсов для мониторинга и отчётности. Establishing accountability in AI involves setting up audit procedures, documenting algorithms, and transparently explaining decisions. Implementing these practices helps identify and correct errors, thereby increasing user trust, but it also requires additional resources for monitoring and reporting. |
|||
| Real-World ML Applications: Fraud Detection | Обнаружение мошеннических транзакций с помощью ML базируется на моделях, которые анализируют аномалии в поведении пользователей и транзакционных данных. Например, банки используют модели для обнаружения подозрительных операций, что позволяет оперативно реагировать на финансовые риски. Преимущество – высокая точность, однако ложные срабатывания могут привести к ненужным проверкам. Fraud detection using ML relies on models that analyze anomalies in user behavior and transaction data. For instance, banks deploy such models to flag suspicious activities, enabling prompt responses to financial risks. While accuracy is high, false positives may result in unnecessary investigations. |
||
| Real-World ML Applications: Recommendation Systems | 【レコメンデーションシステム】 は、ユーザーの過去の行動や嗜好を分析し、個別に最適なコンテンツや商品を提案する仕組みです。大手ECサイトなどで実装され、ユーザーエンゲージメントを向上させるとともに、売上の増加にも寄与します。デメリットとしては、過度なパーソナライズがプライバシーの懸念を生む可能性がある点が挙げられます。 【Rekomen deeshon shisutemu】 wa, yūzā no kako no kōdō ya shikō o bunseki shi, kobetsu ni saiteki na kontentsu ya shōhin o teian suru shikumi desu. Ōte EC saito nado de jissō sare, yūzā engeijimento o kōjō saseru to tomoni, uriage no zōka ni mo kiyō shimasu. Demerit to shite wa, kado na pāsonaraizu ga puraibashī no ken'en o umu kanōsei ga aru ten ga ageraremasu. Recommendation systems analyze users’ past behavior and preferences to suggest personalized content or products. Widely implemented in large e-commerce sites, they boost user engagement and sales. However, excessive personalization can raise privacy concerns |
||
| Real-World ML Applications: Natural Language Processing | Анализ и интерпретация человеческого языка с помощью ML позволяет автоматизировать задачи перевода, классификации текстов и извлечения информации. Примеры включают чат-боты, системы поддержки клиентов и анализ отзывов, что улучшает взаимодействие с пользователями, хотя качество зависит от объёма и качества обучающих данных. ML-based natural language processing (NLP) automates tasks such as translation, text classification, and information extraction. Examples include chatbots, customer support systems, and sentiment analysis, which enhance user interactions, though performance hinges on the volume and quality of training data. |
||
| Real-World ML Applications: Computer Vision | 【コンピュータビジョン】 は、画像や映像から情報を抽出し、認識や分類を行う技術です。医療画像診断や自動運転、セキュリティ監視など、多くの分野で活用されており、現実世界の課題解決に大きな影響を与えます。しかし、高精度なモデルの構築には大規模なデータセットと計算資源が必要です 【Konpyūta bijon】 wa, gazō ya eizō kara jōhō o chūshutsu shi, ninshiki ya bunrui o okonau gijutsu desu. Iryō gazō shindan ya jidō untensha, sekyuriti kanshi nado, ōku no bun'ya de katsuyō sarete ori, genjitsu sekai no kadai kaiketsu ni ōkina eikyō o ataemasu. Shikashi, kōseido na moderu no kōchiku ni wa daikibō na dēta setto to keisanshigen ga hitsuyō desu. Computer vision extracts and interprets information from images and videos, performing tasks such as recognition and classification. It is applied in medical image diagnostics, autonomous driving, and security monitoring, among other fields, significantly impacting real-world problem-solving. However, building high-accuracy models typically requires large datasets and substantial computing resources. |
||
| Real-World ML Applications: Healthcare Analytics | 医疗分析利用机器学习对医疗数据进行深入挖掘，辅助医生进行诊断和治疗决策。通过整合电子健康记录、医学影像和基因数据等信息，构建预测模型，实现早期疾病预警。例如，一些医院采用机器学习来预测患者重症风险，从而提前进行干预。 Yī liáo fēn xī lìyòng jīqì xuéxí duì yī liáo shùjù jìnxíng shēnrù wājué, fǔzhù yīshēng jìnxíng zhěnduàn hé zhìliáo juécè. Tōngguò zhěnghé diànzǐ jiànkāng jìlù, yīxué yǐngxiàng hé jīyīn shùjù děng xìnxī, gòujiàn yùcè móxíng, shíxiàn zǎoqí jíbìng yùjǐng. Lìrú, yīxiē yīyuàn cǎiyòng jīqì xuéxí lái yùcè huànzhě zhòngzhèng fēngxiǎn, cóng'ér tíqián jìnxíng gānyù. Healthcare analytics leverages ML to deeply mine medical data, assisting doctors in diagnosis and treatment decisions. By integrating electronic health records, medical imaging, and genomic data, predictive models are built to enable early disease warnings. For example, some hospitals use ML to predict the risk of critical illness in patients, allowing for preemptive intervention. |
||
| Real-World ML Applications: Financial Forecasting | Прогнозирование финансовых тенденций с помощью ML включает анализ исторических данных и экономических индикаторов для предсказания будущих рыночных движений. Банки и инвестиционные компании применяют такие модели для оценки риска и принятия инвестиционных решений. Преимущество – возможность адаптироваться к быстро меняющемуся рынку, но точность зависит от качества данных и экономической стабильности. Financial forecasting using ML analyzes historical data and economic indicators to predict future market movements. Banks and investment firms deploy these models to assess risks and make informed investment decisions. The advantage is adaptability to rapidly changing markets, though accuracy depends on data quality and economic stability. |
||
| Real-World ML Applications: Retail Demand Forecasting | 【小売需要予測】 は、店舗やオンラインショップにおける過去の販売データを基に、将来の製品需要を予測するシステムです。これにより、在庫管理の最適化やプロモーション戦略の改善が可能になり、無駄なコストの削減につながります。具体例として、大手小売業者が季節ごとの需要変動を予測するケースがあります。 【Kouri juyō yosoku】 wa, tenpo ya onrain shoppu ni okeru kako no hanbai dēta o moto ni, shōrai no seihin juyō o yosoku suru shisutemu desu. Kore ni yori, zaiko kanri no saiteki-ka ya puromōshon senryaku no kaizen ga kanō ni nari, muda na kosuto no sakugen ni tsunagarimasu. Gutairei to shite, ōte kouri gyōsha ga kisetsu goto no juyō hendō o yosoku suru kēsu ga arimasu. Retail demand forecasting uses historical sales data from physical or online stores to predict future product demand. This enables optimized inventory management and improved promotional strategies, leading to reduced waste and costs. For example, major retailers forecast seasonal demand fluctuations to adjust stock levels accordingly. |
||
| Case Studies: Scalable ML on GCP | 【スケーラブルMLケーススタディ】 は、GCP（"グーグルクラウド"）上で大規模な機械学習ソリューションをスケールさせるための実例を示します。具体的には、データストリームのリアルタイム処理、分散トレーニング、そして自動化されたデプロイメントパイプラインの構築事例があり、企業はこれにより大量のデータを迅速に処理しています 【Sukērāburu ML kēsu sutadī】 wa, GCP ( "Gūguru Kuraudo") jō de daikibō na kikai gakushū soriyūshon o sukēru saseru tame no jitsurei o shimeshimasu. Gutaiteki ni wa, dēta sutorīmu no riaru taimu shori, bunsan torēningu, soshite jidō-ka sareta depuroimento paipurain no kōchiku jirei ga ari, kigyō wa kore ni yori tairyō no dēta o jinsoku ni shori shiteimasu. Case studies on scalable ML on GCP illustrate real examples of scaling ML solutions on the "Google Cloud" platform. They include cases of real-time data stream processing, distributed training, and automated deployment pipelines, demonstrating how companies handle massive data volumes rapidly. |
||
| Case Studies: Cloud AI Implementations | Реальные примеры внедрения AI-решений в облаке демонстрируют, как организации используют облачные сервисы для быстрого развертывания и масштабирования моделей. Такие кейсы часто включают автоматизацию рабочих процессов, интеграцию с существующими данными и обеспечение безопасности, что позволяет значительно ускорить вывод продуктов на рынок. Real-world cloud AI implementations showcase how organizations deploy and scale AI solutions using cloud services. These cases often involve workflow automation, integration with existing data systems, and security measures, significantly accelerating time-to-market. |
||
| Case Studies: End-to-End Pipeline Implementations | 【エンドツーエンドパイプライン事例】 は、データ収集から前処理、モデル訓練、評価、そしてデプロイメントまでの全工程を一括して実装した事例です。これにより、システム全体の効率性と一貫性が向上し、再現性の高い成果が得られます。たとえば、金融業界や小売業界での導入実績が報告されています。 【Endo tsū endo paipurain jirei】 wa, dēta shūshū kara zenshori, moderu kunren, hyōka, soshite depuroimento made no zen kōtei o ikkatsu shite jissō shita jirei desu. Kore ni yori, shisutemu zentai no kōritsusei to ikkansei ga kōjō shi, saigen-sei no takai seika ga eraremasu. Tatoeba, kin'yū gyōkai ya kouri gyōkai de no dōnyū jisseki ga hōkoku sareteimasu. End-to-end pipeline case studies detail implementations that cover the entire ML workflow—from data collection and preprocessing to model training, evaluation, and deployment. This holistic approach improves overall system efficiency and reproducibility, as seen in deployments across the finance and retail sectors. |
||
| Case Studies: Cost Optimization on GCP | Стратегии снижения затрат на ML-проекты в облаке включают оптимизацию использования вычислительных ресурсов, выбор эффективных типов виртуальных машин и применение серверлесс-технологий. Например, одна компания снизила расходы, перейдя на использование "КЛАУД ЭЙ ПАЙПЛАЙНС" с автоматическим масштабированием, что позволило сократить затраты на 30 %. Преимущество – значительное снижение операционных расходов, но требуется тщательное планирование и мониторинг.. Cost optimization case studies on GCP include strategies such as optimizing compute resource usage, selecting efficient VM types, and leveraging serverless technologies. For example, one company reduced costs by 30% by shifting to "CLOUD AI PIPELINES" with auto-scaling, significantly lowering operational expenses. While cost savings are notable, careful planning and monitoring are required. |
||
| Case Studies: Scalability Challenges and Solutions | Решения для преодоления проблем масштабирования ML-систем включают внедрение распределённых вычислений, эффективное управление данными и оптимизацию кода. Одним из кейсов является применение "ДЗИ ПАЙПЛАЙНС" для обработки терабайтов данных в режиме реального времени, что позволило обеспечить стабильную работу системы при резком росте нагрузки. Преимущество – высокая масштабируемость, однако сложности могут возникать при интеграции с устаревшими системами. Case studies on scalability challenges and solutions detail how distributed computing, efficient data management, and code optimization address scaling issues. One example is using "DZI PIPELINES" to process terabytes of data in real time, ensuring stable operation under heavy loads. The advantage is high scalability, though integration with legacy systems may present challenges. |
||
| Advanced Topics & Tools | |||
| -- | |||
| ML Interpretability: SHAP Values | SHAP値解釈 SHAP chi kaishaku Explain individual predictions using SHAP. |
||
| ML Interpretability: LIME | LIME解释 Pinyin: LIME jiě shì Local model-agnostic explanations for predictions. |
||
| Data Versioning: DVC | Контроль версий для данных и моделей. Version control for data and models. |
||
| Experiment Tracking: MLflow | MLflow MLflow Track experiments and model performance. |
||
| Experiment Tracking: TensorBoard | TensorBoard Pinyin: TensorBoard Visualize model training metrics. |
||
| Model Serving: TensorFlow Serving | Эффективное развертывание TensorFlow-моделей. Deploy TensorFlow models efficiently. |
||
| Model Serving: TorchServe | TorchServe TorchServe Serve PyTorch models in production. |
||
| Feature Store: Vertex Feature Store | Vertex Feature Store Pinyin: Vertex Feature Store Centralized repository for ML features. |
||
| Pipeline Orchestration: Apache Airflow on GCP | Планирование и управление сложными ML-пайплайнами. Schedule and manage complex workflows. |
||
| Serverless AI Inference: Knative | Knative Knative Run serverless ML inference on Kubernetes. |
||
| Auto-scaling Strategies: Predictive Scaling | 予測スケーリング Yosoku sukēringu Scale resources based on predicted demand. |
||
| Cost Management: Budget Alerts in GCP | Отслеживает расходы и оповещает о превышении бюджета. Monitor spending and set budget notifications. |
||
| Cost Management: Resource Optimization | リソース最適化 Risōsu saiteki-ka Optimize resource usage to reduce costs. |
||
| GCP Marketplace: ML Solutions | マーケットプレイス Māketto pureisu Pre-built ML solutions available on GCP. |
||
| Edge ML: TensorFlow Lite on GCP | TensorFlow Lite Pinyin: TensorFlow Lite Deploy ML models to edge devices using TensorFlow Lite. |
||
| Edge ML: Coral Edge TPU | Coral Edge TPU Coral Edge TPU Accelerate edge ML with specialized hardware. |
||
| Integration: GCP with Kubernetes for MLOps | 结合 GCP 服务与 Kubernetes 以简化 MLOps Pinyin: Jiéhé GCP fúwù yǔ Kubernetes, jiǎnhuà MLOps Combine GCP services with Kubernetes for streamlined MLOps. |
||
| Monitoring: Custom Dashboards in Cloud Monitoring | カスタムダッシュボード Kasutamu dasshubōdo Create dashboards to visualize ML metrics. |
||
| Performance Tuning: Batch Size Optimization | 调整批量大小以获得最佳训练性能 Pinyin: Tiáo zhěng pī liàng dà xiǎo Adjust batch size for optimal training performance. |
||
| Performance Tuning: Learning Rate Scheduling | 学習率スケジューリング Gakushū-ritsu sukejūringu Adapt learning rate during training for better convergence. |
||
| Data Ingestion & Integration | |||
| -- | |||
| Batch Data Ingestion | Пакетная загрузка данных Batch ingestion processes data in scheduled groups. |
||
| Streaming Data Ingestion | ストリーミングデータ取り込み Sutorīmingu dēta torikomi Captures continuous data streams in real time. |
||
| API Data Ingestion | API数据摄取 Pinyin: API shùjù shè qǔ Ingests data via API calls. |
||
| Change Data Capture (CDC) | Захват изменений данных (CDC) Captures data changes for near-real-time updates. |
||
| Data Source Integration | データソース統合 Dēta sōsu tōgō Combines data from multiple origins. |
||
| Real-time Data Collection | 实时数据采集 Pinyin: Shíshí shùjù cǎijí Collects data continuously as events occur. |
||
| Bulk Data Load | Массовая загрузка данных Loads large volumes of data in one operation. |
||
| Ingestion Error Handling | データ取り込みのエラー処理 Dēta torikomi no erā shori Techniques to manage and retry ingestion errors. |
||
| Ingestion Scheduling | 数据摄取调度 Pinyin: Shùjù shè qǔ tiáodù Schedule ingestion tasks to optimize resource usage. |
||
| ETL & ELT Strategies | |||
| -- | |||
| When to Use ETL | Когда использовать ETL: предварительная обработка данных необходима Use ETL when extensive pre‑processing is required before loading. |
||
| When to Use ELT | ELTを使用する場合: ロード後の変換が有利な場合 Eruta o shiyou suru baai: rōdo-go no henkan ga yūri na baai Use ELT when post‑load transformation is more efficient. |
||
| Data Quality Checks in ETL | Проверка качества данных в процессе ETL Verify data integrity during extraction, transformation, and load. |
||
| ETL Workflow Automation | Автоматизация ETL-процессов снижает число ошибок Automate ETL workflows to improve consistency and reduce manual work. |
||
| Pre-Load Transformations (ETL) | ロード前の変換 Rōdo mae no henkan Transform data before loading to ensure clean input. |
||
| Post-Load Transformations (ELT) | 加载后转换 Pinyin: Jiāzài hòu zhuǎnhuàn Transform data after loading to leverage target system capabilities. |
||
| Data Transformation & Preprocessing | |||
| -- | |||
| Data Cleaning Techniques | Методы очистки данных от шумов и ошибок включают в себя фильтрацию, удаление дубликатов, исправление опечаток и корректировку неверных значений. Преимущество заключается в повышении качества данных, что улучшает точность последующих аналитических и модельных процессов. Однако чрезмерная агрессивная очистка может привести к потере ценной информации. Например, в анализе клиентской базы можно удалить записи с явными ошибками, но при этом нужно следить, чтобы не исключить редкие, но важные данные. Data cleaning techniques remove noise and errors from datasets through filtering, deduplication, typo correction, and value adjustment. The advantage is improved data quality, which enhances the accuracy of subsequent analytics and modeling; however, overly aggressive cleaning can result in the loss of valuable information. For example, when analyzing a customer database, erroneous records may be removed while ensuring that rare but important entries are preserved. |
||
| Handling Missing Values | 欠損値処理では、データの欠落部分に対して平均値、中央値、最頻値などの統計的手法を用いた補完や、場合によっては該当レコードの除外を行います。メリットは、欠損値が原因で生じる分析のバイアスを軽減できる点ですが、補完方法によっては元のデータ分布が歪むリスクもあります。例えば、アンケート調査の結果において、回答が抜けている項目を中央値で補完する手法が一般的です Kessonchi shori de wa, dēta no ketsuraku bubun ni taishite heikinchi, chūōchi, saihinchi nado no tōkeiteki shuhō o mochiita hokan ya, baai ni yotte wa gaitō rekōdo no jogai o okonaimasu. Meritto wa, kessonchi ga gen'in de shōjiru bunseki no baiasu o keigen dekiru ten desu ga, hokan hōhō ni yotte wa moto no dēta bunpu ga yuganda risuku mo arimasu. Tatoeba, ankēto chōsa no kekka ni oite, kaitō ga nukete iru kōmoku o chūōchi de hokan suru shuhō ga ippanteki desu. Handling missing values involves imputing or removing missing data using statistical methods such as the mean, median, or mode. The advantage is that it can reduce bias caused by incomplete data; however, the imputation method may distort the original data distribution. For example, in survey analysis, missing responses are often filled in using the median value. |
||
| Outlier Detection Methods | 异常值检测方法利用统计或机器学习技术来识别数据集中远离其他数据点的极端值。这些方法（如基于“Z-分数”或“箱型图”技术）有助于清理噪声，改善模型性能，但可能会误判重要的罕见数据。比如，在传感器数据中，通过检测异常高或低的数值，可以识别设备故障信号。 Pinyin: Yìcháng zhí jiǎncè fāngfǎ lìyòng tōngjì huò jīqì xuéxí jìshù lái shíbié shùjù jí zhōng yuǎnlí qítā shùjù diǎn de jíduān zhí. Zhèxiē fāngfǎ (rú jīyú “Z-fēnshù” huò “xiāngxíng tú” jìshù) yǒuzhù yú qīnglǐ zàoshēng, gǎishàn móxíng xìngnéng, dàn kěnéng huì wù pàn zhòngyào de hǎnjiàn shùjù. Bǐrú, zài chuángǎn qì shùjù zhōng, tōngguò jiǎncè yìcháng gāo huò dī de shùzhí, kěyǐ shíbié shèbèi gùzhàng xìnhào. Outlier detection methods use statistical or machine learning techniques to identify extreme values that deviate significantly from other data points. Techniques such as "Z-score" and "box plot" analysis help remove noise and improve model performance, though they may mistakenly discard rare but important data. For example, in sensor data, detecting unusually high or low readings can signal equipment malfunctions. |
||
| Feature Scaling: When to Normalize | Нормализация признаков применяется, когда диапазоны значений различаются существенно. Этот метод масштабирует данные в интервал от 0 до 1, что помогает алгоритмам машинного обучения быстрее сходиться. Преимущество в единообразии входных данных, однако нормализация чувствительна к выбросам, которые могут исказить результат. Например, при обработке изображений нормализация пиксельных значений позволяет улучшить качество классификации. Normalization is applied when feature ranges vary significantly. This method scales data to an interval from 0 to 1, helping machine learning algorithms converge faster. Its advantage is the uniformity of input data; however, normalization is sensitive to outliers that can distort the results. For example, in image processing, normalizing pixel values can improve classification accuracy. |
||
| Feature Scaling: When to Standardize | 標準化が必要な場合、各特徴量を平均0、分散1に変換して、データが正規分布に近い形になるように調整します。これにより、アルゴリズムが異なるスケールのデータに対しても一貫して動作するようになります。メリットは、勾配降下法などの最適化アルゴリズムの収束が早くなる点ですが、外れ値に対しては依然として敏感な欠点があります。たとえば、金融データの分析で標準化を行うと、各指標の影響を均等に評価できるようになります。 Hyōjunka ga hitsuyō na baai, kaku tokuchōryō o heikin 0, bunsan 1 ni henkan shite, dēta ga seiki bunpu ni chikai katachi ni naru yō ni chōsei shimasu. Kore ni yori, arugorizumu ga kotonaru sukēru no dēta ni taishite mo ikkan shite dōsaku suru yō ni narimasu. Meritto wa, kōkai kōkasa hō nado no saiteki-ka arugorizumu no shūketsu ga hayaku naru ten desu ga, hazurechi ni taishite wa izen to shite binkan na ketten ga arimasu. Tatoeba, kin'yū dēta no bunseki de hyōjunka o okonau to, kaku shihyō no eikyō o kintō ni hyōka dekiru yō ni narimasu. Standardization transforms features to have a mean of 0 and a standard deviation of 1, assuming the data approximates a normal distribution. This ensures that algorithms work consistently across features with different scales. The advantage is faster convergence for optimization algorithms such as gradient descent, but it remains sensitive to outliers. For example, standardizing financial data allows equal evaluation of the influence of various indicators.. |
||
| Encoding Categorical Variables | 类别变量编码是将文本或类别型数据转换为数值型表示的方法，常用的技术有独热编码和标签编码。优点是使得机器学习算法能够处理非数值数据，但缺点可能导致维度灾难（特别是在类别数目庞大时）。例如，在客户数据中，将“城市”字段转换为数值后，可以更高效地进行聚类分析 Lèi bié biànliàng biānmǎ shì jiāng wénběn huò lèi bié xíng shùjù zhuǎnhuàn wéi shùzhí xíng biǎoshì de fāngfǎ, chángyòng de jìshù yǒu dú rè biānmǎ hé biāoqiān biānmǎ. Yōushì shì shǐ dé jīqì xuéxí arugorizumu nénggòu chǔlǐ fēi shùzhí de shùjù, dàn quēdiǎn kěnéng dǎozhì wéidù zāinàn (tèbié zài lèi bié shùmù pángdà shí). Lìrú, zài kèhù shùjù zhōng, jiāng “chéngshì” zìduàn zhuǎnhuàn wéi shùzhí hòu, kěyǐ gèng gāoxiào de jìnxíng jùlèi fēnxī. Encoding categorical variables converts text or categorical data into numerical representations using techniques such as one-hot encoding and label encoding. The advantage is that it enables machine learning algorithms to process non-numeric data; however, it may lead to high dimensionality (especially when there are many categories). For example, in customer data, converting the "city" field into numbers facilitates more efficient clustering analysis. |
||
| Data Enrichment Strategies | Стратегии обогащения данных включают интеграцию внешних источников информации, вычисление дополнительных метрик и объединение разрозненных данных для повышения ценности и полноты информации. Преимущество такого подхода — улучшение качества аналитики и принятия решений, однако это может привести к увеличению сложности данных и проблемам с согласованностью источников. Например, розничная компания может обогатить данные о продажах, добавив демографические сведения о клиентах, что повышает точность маркетинговых прогнозов. Data enrichment strategies involve integrating external data sources, calculating additional metrics, and combining disparate datasets to enhance information value and completeness. The advantage is improved analytics and decision-making quality; however, this can increase data complexity and create challenges in maintaining source consistency. For example, a retail company may enrich its sales data by incorporating demographic information about customers, thereby increasing the accuracy of marketing forecasts. |
||
| Data Aggregation Methods | データ集計手法は、大量の生データから有用な指標や統計情報を抽出するために、データをグループ化し、合計、平均、最大値、最小値などの集約関数を適用します。これにより、複雑なデータをシンプルに可視化でき、意思決定に役立ちます。メリットは計算効率の向上ですが、細かいデータの詳細が失われる欠点もあります。たとえば、全国の売上データを地域別に集計して、主要な市場動向を把握するケースがあります。 Dēta shūkei shuhō wa, tairyō no namadēta kara yūyō na shihyō ya tōkei jōhō o chūshutsu suru tame ni, dēta o gurūpu-ka shi, gōkei, heikin, saidaichi, saishōchi nado no shūyaku kansū o tekiyō shimasu. Kore ni yori, fukuzatsu na dēta o shinpuru ni kashika dekiru to dōi kettei ni yakudachimasu. Meritto wa keisan kōritsu no kōjō desu ga, komakai dēta no shōsai ga ushinawareru ketten mo arimasu. Tatoeba, zenkoku no uriage dēta o chiiki betsu ni shūkei shite, shuyō na shijō dōkō o hakaru kēsu ga arimasu. Data aggregation methods involve grouping raw data and applying functions such as sum, average, maximum, or minimum to extract useful metrics and statistics. This simplifies complex data into a more visual and actionable format for decision-making. While it improves computational efficiency, it may also result in the loss of granular details. For example, aggregating national sales data by region can help identify key market trends. |
||
| Data Smoothing Techniques | 数据平滑技术通过移动平均、指数平滑等方法减少短期波动，从而突出长期趋势。其优势在于消除随机噪声，帮助分析人员更清晰地看到数据的总体走向，但缺点是可能会掩盖突发的重要变化。比如，使用7日移动平均平滑股票价格数据，可以更好地反映市场趋势，但在市场剧烈波动时可能忽略短期反转信号。 Shùjù pínghuá jìshù tōngguò yídòng píngjūn, zhǐshù pínghuá děng fāngfǎ jiǎnshǎo duǎnqī bōdòng, cóng'ér tūchū chángqī qūshì. Qí yōushì zài yú xiāochú suíjī zàoshēng, bāngzhù fēnxī rényuán gèng qīngxī de kàn dào shùjù de zǒuxiàng, dàn quēdiǎn shì kěnéng huì yǎngài túfā de zhòngyào biànhuà. Bǐrú, shǐyòng 7 rì yídòng píngjūn pínghuá gǔpiào jiàgé shùjù, kěyǐ gèng hǎo de fǎnxiàng shìchǎng qūshì, dàn zài shìchǎng jùliè bōdòng shí kěnéng hūlüè duǎnqī fǎnzhuǎn xìnhào. Data smoothing techniques, such as moving averages and exponential smoothing, reduce short-term fluctuations to highlight long-term trends. The advantage is the elimination of random noise, which helps analysts clearly understand overall trends; however, these methods might obscure sudden, significant changes. For example, applying a 7-day moving average to stock price data can better reflect market trends, but during periods of extreme volatility, it may mask short-term reversal signals. |
||
| Data Architecture & Warehousing | |||
| -- | |||
| Designing Data Lakes | Проектирование озер данных для хранения неструктурированных данных Create scalable repositories for raw data storage. |
||
| Designing Data Warehouses | データウェアハウス設計 Dēta uehausu sekkei Build structured environments optimized for analytics. |
||
| Schema Design Principles | 模式设计原则 Pinyin: Móshì shèjì yuánzé Fundamental guidelines for creating efficient database schemas. |
||
| Star vs. Snowflake Schema | Сравнение схем звезды и снежинки Evaluate trade-offs between simplicity and normalization in dimensional models. |
||
| Partitioning in Warehouses | データウェアハウスのパーティショニング Dēta uehausu no pāteishoningu Dividing large tables to improve query performance. |
||
| Indexing Strategies for Warehouses | 数据仓库索引策略 Pinyin: Shùjù cāngkù suǒyǐn cèlüè Implement indexes to accelerate query retrieval. |
||
| Data Storage Optimization | Оптимизация хранения данных снижает затраты и повышает производительность Optimize storage systems for cost and performance efficiency. |
||
| Data Modeling & Normalization | |||
| -- | |||
| Normalization: When to Normalize | 正規化を適用する場合は、データの冗長性を減らし、一貫性と整合性を確保するために、情報を複数の関連テーブルに分割して管理します。これにより、データ更新時の矛盾を防止できる一方で、複数テーブルの結合が必要になるため、クエリが複雑になる欠点もあります。例えば、顧客情報を住所や連絡先情報と分離して保存する設計が挙げられます Seikika o tekiyō suru baai wa, dēta no jōyūsei o herashi, ikkansei to seigōsei o kakuhō suru tame ni, jōhō o fukusū no kanren tēburu ni bunkatsu shite kanri shimasu. Kore ni yori, dēta kōshin-ji no mujun o bōshi dekiru ippō de, fukusū tēburu no ketsugō ga hitsuyō ni naru kekten mo arimasu. Tatoeba, kokyaku jōhō o jūsho ya renrakusaki jōhō to bunri shite hozon suru sekkei ga agerareru. Normalization involves restructuring data to reduce redundancy and ensure consistency by splitting information into multiple related tables. This approach prevents data anomalies during updates; however, it can make queries more complex due to the need for joining multiple tables. An example is separating customer information into distinct tables for addresses and contact details |
||
| Denormalization: When to Denormalize | 何时进行非规范化意味着在特定场景下，为了提高查询性能，将相关数据合并存储，从而减少连接操作。其优点在于查询速度更快，但缺点是数据冗余增加，更新时容易出现不一致的情况。例如，在报表系统中，为了快速获取汇总信息，可能会将部分数据预先整合。 Héshí jìnxíng fēi guīfàn huà yìwèi zhe zài tèdìng chǎngjǐng xià, wèile tígāo cháxún xìngnéng, jiāng xiāngguān shùjù hébìng cúnchǔ, cóng'ér jiǎnshǎo liánjiē cāozuò. Qí yōushì zài yú cháxún sùdù gèng kuài, dàn quēdiǎn shì shùjù rǒngyú zēngjiā, gēngxīn shí róngyì chūxiàn bù yīzhì de qíngkuàng. Lìrú, zài bàobiǎo xìtǒng zhōng, wèile kuàisù huòqǔ huìzǒng xìnxī, kěnéng huì jiāng bùfen shùjù yùxiān zhěnghé. Denormalization is applied when query performance is critical, merging related data into a single table to reduce join operations. While this speeds up queries, it introduces data redundancy and potential inconsistency during updates. An example is in reporting systems where data is pre-aggregated to quickly generate summary information. |
||
| Entity-Relationship Modeling | Моделирование сущностей и связей между ними подразумевает определение основных объектов (сущностей) и отношений между ними для построения реляционной базы данных. Преимуществом является чёткое представление структуры данных, что упрощает проектирование, однако при сложных системах модель может стать громоздкой. Например, при проектировании информационной системы магазина сущностями могут быть «Клиенты», «Заказы» и «Продукты», а связи между ними определяют, какие клиенты какие заказы сделали. Entity-Relationship Modeling involves defining key objects (entities) and their relationships to design a relational database. Its advantage lies in a clear depiction of data structure that simplifies design, though complex systems may result in cumbersome models. For instance, in a retail system, entities might include “Customers,” “Orders,” and “Products,” with relationships indicating which customers placed which orders. |
||
| Dimensional Modeling Techniques | 次元モデリング技法は、レポーティングや分析に最適化されたスキーマ設計の手法です。事実テーブルと次元テーブルにデータを分け、シンプルなクエリで高速な集計を可能にします。メリットは分析が直感的に行える点ですが、欠点としては、データの冗長性が高くなる可能性があることが挙げられます。例として、売上分析用に「時間」「商品」「地域」などの次元テーブルを用意する方法がある。 Jigen moderuringu gihō wa, repōtingu ya bunseki ni saiteki-ka sareta sukīma sekkei no shuhō desu. Jijitsu tēburu to jigen tēburu ni dēta o wake, shinpuru na kweri de kōsoku na shūkei o kanō ni shimasu. Meritto wa bunseki ga chokkan-teki ni okonawareru ten desu ga, kekten to shite wa, dēta no jōyūsei ga takaku naru kanōsei ga aru koto ga ageraremasu. Rei to shite, uriage bunseki-yō ni “jikan”, “shōhin”, “chiiki” nado no jigen tēburu o yōi suru hōhō ga arimasu. Dimensional modeling techniques design schemas optimized for reporting and analytics by separating data into fact and dimension tables. This approach allows for intuitive and fast aggregation through simple queries. While it facilitates analysis, it may also lead to increased data redundancy. For example, a sales analysis model might include dimension tables for “Time,” “Product,” and “Region.” |
||
| Data Mart Design | 数据集市设计指的是为特定部门或业务领域构建专门的数据子集，便于快速查询和分析。其优势在于能针对特定需求提供优化的数据视图，但可能会导致数据孤岛现象，限制跨部门的数据整合。比如，市场部门的数据集市可能专注于销售数据和客户反馈。 Shùjù jíshì shèjì zhǐ de shì wèi tèdìng bùmén huò yèwù lǐngyù gòujiàn zhuānmén de shùjù zǐjí, biànyú kuàisù cháxún hé fēnxī. Qí yōushì zài yú néng zhēnduì tèdìng xūqiú tígōng yōuhuà de shùjù shìtú, dàn kěnéng huì dǎozhì shùjù gūdǎo xiànxiàng, xiànzhì kuà bùmén de shùjù zhěnghé. Bǐrú, shìchǎng bùmén de shùjù jíshì kěnéng zhuānzhù yú xiāoshòu shùjù hé kèhù fǎnkuì. Data mart design involves creating focused subsets of data tailored for specific departments or business areas, facilitating fast querying and analysis. Its advantage is delivering optimized views for targeted needs; however, it may lead to data silos that hinder cross-departmental integration. For example, a marketing data mart might concentrate on sales figures and customer feedback. |
||
| Slowly Changing Dimensions | Медленно меняющиеся измерения позволяют отслеживать исторические изменения атрибутов размерностей во времени. Это даёт возможность анализировать тренды и изменения, однако управление такими данными требует сложной логики и увеличивает нагрузку на систему. Например, при анализе клиентской информации можно сохранять историю изменений адресов. Slowly Changing Dimensions enable tracking of historical changes in dimension attributes over time. This facilitates trend analysis and historical comparisons, but managing such data requires complex logic and can increase system overhead. An example is maintaining a history of customer address changes. |
||
| Data Partitioning & Clustering | |||
| -- | |||
| Horizontal Partitioning | 水平パーティショニングは、テーブルの行を複数のパーティションに分割してデータのスケーラビリティを向上させる手法です。これにより、大量のデータを効率的に管理できる一方、データの再分散や結合処理が複雑になる可能性があります。たとえば、ユーザー情報テーブルを地域ごとに分割する方法が考えられます。 Suihei pāteishoningu wa, tēburu no gyō o fukusū no pāteishon ni bunkatsu shite dēta no sukērabiriti o kōjō saseru shuhō desu. Kore ni yori, tairyō no dēta o kōritsuteki ni kanri dekiru ippō, dēta no sai bunsan ya ketsugō shori ga fukuzatsu ni naru kanōsei ga arimasu. Tatoeba, yūzā jōhō tēburu o chiiki goto ni bunkatsu suru hōhō ga kangaerareru. Horizontal partitioning divides table rows into multiple partitions to enhance data scalability. This allows efficient management of large datasets, though re-distribution and join operations can become more complex. For example, a user information table may be partitioned by geographic region. |
||
| Vertical Partitioning | 垂直分区是将表按列拆分，以优化读写性能的一种方法。通过将常用或访问频繁的列单独存储，可以加快查询速度，但同时可能导致事务处理变得复杂。比如，将用户基本信息与详细描述分开存储 Pinyin: CChuízhí fēnqū shì jiāng biǎo àn liè chāifēn, yǐ yōuhuà dúxiě xìngnéng de yī zhǒng fāngfǎ. Tōngguò jiāng chángyòng huò fǎngwèn pínfán de liè dāndú cúnchǔ, kěyǐ jiākuài cháxún sùdù, dàn tóngshí kěnéng dǎozhì shìwù chǔlǐ biàn dé fùzá. Bǐrú, jiāng yònghù jīběn xìnxī yǔ xiángxì miáoshù fēnkāi cúnchǔ. Vertical partitioning splits a table by columns to optimize read and write performance. By storing frequently accessed columns separately, query speed can be enhanced; however, it may complicate transaction processing. For instance, basic user information may be stored separately from detailed descriptions. |
||
| Clustering Techniques | Техники кластеризации данных направлены на группировку схожих записей для повышения эффективности запросов. Этот подход позволяет ускорить поиск и агрегацию информации, однако требует правильного выбора ключей кластеризации, чтобы избежать неэффективного распределения данных. Пример – кластеризация продаж по регионам Clustering techniques group similar records to improve query performance. This approach speeds up search and aggregation operations, though it requires careful selection of clustering keys to avoid inefficient data distribution. An example is clustering sales data by region. |
||
| Sharding Strategies | シャーディング戦略は、非常に大規模なデータセットを複数のサーバーに分散して保存する方法です。これにより、システム全体の負荷が分散され、スケーラビリティが向上しますが、データ間の整合性維持やクロスシャードのクエリが複雑になる欠点があります。例えば、大量のトランザクションデータをサーバーごとに分割するケースが挙げられます。 Shāding senryaku wa, hijō ni daikibō na dēta setto o fukusū no sābā ni bunsan shite hozon suru hōhō desu. Kore ni yori, shisutemu zentai no fuka ga bunsan sare, sukērabiriti ga kōjō shimasu ga, dēta-kan no seigōsei iji ya kurosu shādo no kweri ga fukuzatsu ni naru kekten ga arimasu. Tatoeba, tairyō no toranzakushon dēta o sābā goto ni bunkatsu suru kēsu ga agerareru. Sharding strategies distribute very large datasets across multiple servers to balance the system load and improve scalability. While this enables handling of huge data volumes, maintaining data consistency and processing cross-shard queries can become complex. For example, transaction data may be split across several servers. |
||
| Partition Pruning | 分区裁剪是指在执行查询时，仅扫描与查询条件相关的分区，从而大幅提高查询速度。其优势在于减少不必要的数据扫描，但缺点是要求事先设计良好的分区策略。比如，在按日期分区的表中，只扫描最近一周的数据。 Fēnqū cáijiǎn shì zhǐ zài zhíxíng cháxún shí, jǐn sǎomiáo yǔ cháxún tiáojiàn xiāngguān de fēnqū, cóng'ér dàfú tígāo cháxún sùdù. Qí yōushì zài yú jiǎnshǎo bù bìyào de shùjù sǎomiáo, dàn quēdiǎn shì yāoqiú shìxiān shèjì liánghǎo de fēnqū cèlüè. Bǐrú, zài àn rìqī fēnqū de biǎo zhōng, zhǐ sǎomiáo zuìjìn yī zhōu de shùjù. Partition pruning involves scanning only those partitions relevant to a query, greatly improving query speed. Its advantage is reducing unnecessary data scans, though it requires a well-designed partitioning strategy. For example, in a table partitioned by date, only the most recent week’s data might be scanned. |
||
| Data Analytics & Query Optimization | |||
| -- | |||
| Query Optimization Techniques | Методы оптимизации запросов включают анализ и переписывание запросов, использование индексов и изменение структуры базы данных для ускорения аналитики. Преимуществом является повышение скорости обработки данных, однако это требует глубоких знаний о работе СУБД и может быть сложно реализуемо в динамичных системах. Query optimization techniques involve analyzing and rewriting queries, using indexes, and altering database structures to accelerate analytics. The advantage is faster data processing, though it demands in-depth knowledge of database internals and may be challenging in dynamic environments. |
||
| Materialized Views | マテリアライズドビューは、頻繁に実行されるクエリの結果を事前に計算して保存することで、再計算の手間を省き、応答時間を大幅に短縮する手法です。利点は高速なデータ取得ですが、欠点はビューの更新管理が必要になる点です。例えば、定期的な集計処理に用いられます。 Materiaraisu do byū wa, hinpan ni jikkō sareru kweri no kekka o jizen ni keisan shite hozon suru koto de, saikeisan no tema o habukuni, ōtō jikan o daihaba ni tanshuku suru shuhō desu. Riten wa kōsoku na dēta shutoku desu ga, kekten wa byū no kōshin kanri ga hitsuyō ni naru ten desu. Tatoeba, teikiteki na shūkei shori ni mochiiraremasu. Materialized views precompute and store the results of frequently executed queries, significantly reducing response times by eliminating repeated calculations. The advantage is rapid data retrieval, though it introduces maintenance overhead for keeping the views updated. An example is using materialized views for periodic aggregation. |
||
| Indexing for Analytics | 分析索引通过为表中的特定列建立索引，大幅提升了查询性能。其优点在于能显著缩短查询时间，但缺点是会占用额外存储空间，并在数据更新时增加维护成本。例如，在销售数据表上为“日期”或“产品编号”建立索引以加速查询。 Fēnxī suǒyǐn tōngguò wèi biǎo zhōng de tèdìng liè jiànlì suǒyǐn, dàfú tíshēngle cháxún xìngnéng. Qí yōushì zài yú néng xiǎnzhù suōduǎn cháxún shíjiān, dàn quēdiǎn shì huì zhànyòng éwài cúnchǔ kōngjiān, bìng zài shùjù gēngxīn shí zēngjiā wéihù chéngběn. Lìrú, zài xiāoshòu shùjù biǎo shàng wèi “rìqī” huò “chǎnpǐn biānhào” jiànlì suǒyǐn yǐ jiāsù cháxún. Indexing for analytics involves creating indexes on specific columns to significantly speed up query performance. The advantage is reduced query time, but indexes consume additional storage space and can increase maintenance costs during data updates. For example, indexes on “date” or “product ID” in a sales table can accelerate queries. |
||
| Denormalization for Faster Queries | Денормализация для ускорения запросов предполагает искусственное дублирование данных, что позволяет избежать сложных соединений таблиц. Это ускоряет выполнение запросов, однако увеличивает риск несогласованности данных и требует дополнительных мер по их синхронизации. Например, в аналитических системах часто используют денормализованные таблицы для ускорения отчетности. Denormalization for faster queries involves deliberately duplicating data to avoid complex table joins, thereby speeding up query execution. However, it increases the risk of data inconsistency and necessitates additional synchronization measures. An example is using denormalized tables in analytical systems to expedite reporting. |
||
| Caching Strategies | キャッシング戦略は、データベースへの負荷を軽減し、頻繁なクエリに対して迅速な応答を可能にするため、結果を一時的に保存する手法です。メリットは高速なデータアクセスですが、キャッシュの更新と無効化の管理が難しくなる場合があります。例えば、定期的に更新されるダッシュボードに利用されます。 Kyasshingu senryaku wa, dētabēsu e no fuka o keigen shi, hinpan na kweri ni taishite jinsoku na ōtō o kanō ni suru tame, kekka o ichijiteki ni hozon suru shuhō desu. Meritto wa kōsoku na dēta akusesu desu ga, kyasshu no kōshin to mukōka no kanri ga muzukashiku naru baai ga arimasu. Tatoeba, teikiteki ni kōshin sareru dasshubōdo ni riyō saremasu. Caching strategies involve temporarily storing query results to reduce database load and enable rapid responses for frequent queries. The advantage is fast data access, but managing cache updates and invalidation can be challenging. For example, dashboards that update periodically often utilize caching. |
||
| Query Plan Analysis | 查询计划分析是通过检查数据库执行计划来识别瓶颈的过程。这种方法能帮助发现慢查询的原因，并针对性地优化数据库结构或索引设置。优点在于能精准定位性能问题，但缺点是需要专业知识才能有效解读执行计划。比如，通过分析查询计划，可以发现某个索引未被使用的问题。 Xúnwèn jìhuà fēnxī shì tōngguò jiǎnchá shùjùkù zhíxíng jìhuà lái shíbié píngjǐng de guòchéng. Zhè zhǒng fāngfǎ néng bāngzhù fāxiàn màn cháxún de yuányīn, bìng zhēnduì xìng de yōuhuà shùjùkù jiégòu huò suǒyǐn shèzhì. Yōushì zài yú néng jīngzhǔn dìngwèi xìngnéng wèntí, dàn quēdiǎn shì xūyào zhuānyè zhīshi cáinéng yǒuxiào jiědú zhíxíng jìhuà. Bǐrú, tōngguò fēnxī jìhuà, kěyǐ fāxiàn mǒu gè suǒyǐn wèi bèi shǐyòng de wèntí. Query plan analysis involves examining the database’s execution plan to identify bottlenecks. This method helps pinpoint the causes of slow queries and guides targeted optimizations in database structure or indexing. Its advantage is precise diagnosis of performance issues, but it requires specialized knowledge to effectively interpret execution plans. For instance, analysis might reveal that a certain index is not being utilized. |
||
| Streaming Data Processing & Windowing Functions | |||
| -- | |||
| Real-time Data Processing | Обработка данных в реальном времени позволяет системе немедленно реагировать на поступающие события. Это обеспечивает мгновенное получение аналитических данных, что особенно важно для критически важных приложений, таких как обнаружение мошенничества или мониторинг промышленных процессов. Преимуществами являются низкая задержка и оперативность, однако данный подход может требовать дорогостоящей инфраструктуры и сталкиваться с проблемами согласованности данных в условиях высокой скорости поступления информации. Real-time data processing enables systems to respond immediately as data arrives, providing instantaneous analytical insights. This is crucial for applications like fraud detection or industrial monitoring. Its advantages include low latency and prompt responsiveness; however, it may require expensive infrastructure and can face data consistency challenges under high throughput conditions. |
||
| Tumbling Windows | タンブリングウィンドウは、固定された非重複の時間枠を用いてデータを集約する手法です。シンプルで管理しやすく、明確な集計期間を設定できるという利点がある一方、ウィンドウの境界付近で発生するイベントが分割されるため、場合によっては情報が断片化する欠点もあります。たとえば、毎時の集計処理に適しています。 Tanburingu uindō wa, kotei sareta hi-jūfuku no jikanwaku o mochiite dēta o shūyaku suru shuhō desu. Shinpuru de kanri shiyasuku, meikaku na shūkei kikan o settei dekiru to iu riten ga aru ippō, uindō no kyōkai fukin de hassei suru ibento ga bunkatsu sareru tame, baai ni yotte wa jōhō ga danpenka suru ketten mo arimasu. Tatoeba, maiji no shūkei shori ni tekishiteimasu. Tumbling windows use fixed, non-overlapping time intervals to aggregate data. They are simple and easy to manage, offering clear aggregation periods; however, events occurring at window boundaries might be split, potentially fragmenting information. This method is well-suited for tasks like hourly aggregations. |
||
| Sliding Windows | 滑动窗口是一种连续移动的时间窗口技术，用于对数据流进行动态聚合。其优势在于能平滑地捕捉数据流中的变化，并提供更精细的实时分析，但同时可能增加计算复杂度，并导致部分数据在多个窗口中重复计算。常见应用包括实时流量监控和移动平均值计算 Huádòng chuāngkǒu shì yī zhǒng liánxù yídòng de shíjiān chuāngkǒu jìshù, yòng yú duì shùjù liú jìnxíng dòngtài jùhé. Qí yōushì zài yú néng pínghuá de bǔhuò shùjù liú zhōng de biànhuà, bìng tígōng gèng jīngxì de shíshí fēnxī, dàn tóngshí kěnéng zēngjiā jìsuàn fùzá dù, bìng dǎozhì bùfèn shùjù zài duō gè chuāngkǒu zhōng chóngfù jìsuàn. Chángjiàn yìngyòng bāokuò shíshí liúliàng jiānkòng hé yídòng píngjūn zhí jìsuàn. Sliding windows are a technique that continuously moves over a data stream to perform dynamic aggregation. Their advantages include smooth capture of evolving data and more granular real-time analysis; however, they may increase computational complexity and cause certain data points to be counted in multiple windows. Common applications include real-time traffic monitoring and moving average computations. |
||
| Session Windows | Сессионные окна группируют данные по активным периодам, определяемым паузами между событиями. Этот подход естественным образом сегментирует пользовательскую активность, позволяя анализировать отдельные сессии. Преимуществом является более точное отражение реальных пользовательских сессий, но настройка оптимального порога бездействия может быть сложной. Примером может служить анализ активности пользователей на веб-сайтах. Session windows group data based on periods of activity defined by gaps between events. This approach naturally segments user activity, allowing for the analysis of individual sessions. Its advantage lies in accurately reflecting real user sessions, although determining the optimal inactivity threshold can be challenging. An example includes analyzing website user behavior. |
||
| Watermarking in Streaming | ウォーターマーキングは、ストリーミングデータにおいてイベント時間の進捗を管理し、遅延データの取り扱いを容易にするための技法です。メリットは、イベントのタイムスタンプを基準に処理を進めることで、データの整合性を保つ点にありますが、誤ったウォーターマーク設定は集計精度に悪影響を及ぼす可能性があります。例えば、リアルタイム分析システムで利用されます Wōtā mākkingu wa, sutoriimingu dēta ni oite ibento jikan no shinchoku o kanri shi, chien dēta no toriatsukai o yōi ni suru tame no gihō desu. Meritto wa, ibento no taimusutampu o kijun ni shori o susumeru koto de, dēta no seigōsei o tamotsu ten ni arimasu ga, ayamattā wōtā mākku settei wa shūkei seido ni akueikyō o oyobosu kanōsei ga arimasu. Tatoeba, riaru taimu bunseki shisutemu de riyō saremasu.u Watermarking in streaming establishes reference timestamps to manage event time progress and handle late-arriving data. Its advantage is maintaining data consistency by processing events based on their original timestamps; however, incorrect watermark settings can adversely affect aggregation accuracy. It is commonly used in real-time analytics systems.. |
||
| Event Time vs. Processing Time | 事件时间指的是事件实际发生的时刻，而处理时间则是数据被系统接收和处理的时刻。区分这两者有助于更准确地分析数据延迟和实时性。优点在于可以识别和纠正因延迟而产生的误差，缺点则是当网络或系统延迟较大时，二者之间的差异可能导致数据分析复杂化。常见于金融交易和在线广告点击分析等场景 Shìjiàn shíjiān zhǐ de shì shìjiàn shíjì fāshēng de shíkè, ér chǔlǐ shíjiān zé shì shùjù bèi xìtǒng jiēshōu hé chǔlǐ de shíkè. Qūfēn zhè liǎng zhě yǒu zhù yú gèng jīngxì de fēnxī shùjù yánchí hé shíshí xìng. Yōushì zài yú kěyǐ shíbié hé jiūzhèng yīn yánchí ér chǎnshēng de wùchā, quēdiǎn zé shì dāng wǎngluò huò xìtǒng yánchí jiào dà shí, èr zhě zhī jiān de chāyì kěnéng dǎozhì shùjù fēnxī fùzá huà. Chángjiàn yú jīnróng jiāoyì hé zàixiàn guǎnggào diǎnjī fēnxī děng chǎngjǐng. Event time is the moment when an event actually occurs, whereas processing time is when the data is received and processed by the system. Differentiating the two helps in accurately analyzing data latency and real-time performance. The advantage is that it enables the identification and correction of delays; however, significant discrepancies between the two can complicate analysis, particularly in high-latency networks. This distinction is often critical in financial transactions and online ad click analyses. |
||
| Late Data Handling | Обработка поздних данных включает применение стратегий для интеграции данных, поступающих после закрытия окна обработки. Это позволяет минимизировать потерю информации и улучшить полноту анализа. Среди преимуществ — повышение точности итоговых результатов, однако этот подход может усложнить архитектуру системы и увеличить задержки в обработке данных. Примером служит корректировка потоков данных в системах мониторинга транзакций. Late data handling involves applying strategies to incorporate data that arrives after the expected processing window. This minimizes information loss and enhances analytical completeness. Its advantages include improved overall accuracy, though it can complicate system architecture and increase processing delays. An example is the adjustment of data streams in transaction monitoring systems. |
||
| Data Governance, Security, & Compliance | |||
| -- | |||
| Implementing IAM for Data | Данные защищаются с помощью IAM Apply identity management to secure data access. |
||
| Role-Based Access Control for Data | Контроль доступа на основе ролей ограничивает несанкционированное использование Use RBAC to restrict data access based on user roles. |
||
| Data Encryption at Rest | 数据加密（静态） Pinyin: Shùjù jiāmì (jìngtài) Encrypt stored data to protect it from unauthorized access. |
||
| Data Encryption in Transit | 传输中数据加密 Pinyin: Chuánshū zhōng shùjù jiāmì Secure data during transfer between systems. |
||
| Key Management Best Practices | Лучшие практики управления ключами повышают безопасность Regularly update and securely store encryption keys. |
||
| Data Masking Techniques | データマスキング技法 Dēta masukingu gihō Obscure sensitive fields to protect privacy. |
||
| Data Privacy Regulations (GDPR) | Соблюдение GDPR защищает личные данные Ensure compliance with GDPR to protect individual privacy. |
||
| HIPAA Compliance for Data | 医疗数据符合HIPAA标准 Pinyin: Yīliáo shùjù fúhé HIPAA biāozhǔn Ensure health data is handled per HIPAA regulations. |
||
| Audit Trails in Data Systems | Журналирование доступа и изменений помогает в аудите Maintain audit logs to track data changes and access. |
||
| Data Governance Policies | 数据治理政策 Pinyin: Shùjù zhìlǐ zhèngcè Establish policies for managing and securing data assets. |
||
| Data Quality Management | Контроль качества данных обеспечивает надёжность аналитики Continuously monitor and improve data quality. |
||
| Data Lineage Tracking | データリネージ追跡 Dēta rineeji tsuiseki Trace the origin and transformation of data through systems. |
||
| Data Retention Policies | 数据保留政策 Pinyin: Shùjù bǎoliú zhèngcè Define how long data should be stored based on regulatory and business needs. |
||
| Monitoring, Logging, & CI/CD for Data Pipelines | |||
| -- | |||
| Monitoring Data Pipelines | Мониторинг конвейеров данных позволяет обнаруживать проблемы Track the performance and health of data workflows. |
||
| Logging for Data Workflows | データワークフローのログ記録 Dēta wāku furō no rogu kiroku Record events and errors to facilitate debugging. |
||
| Alerting Mechanisms for Data | 数据告警机制 Pinyin: Shùjù gàojǐng jīzhì Set up alerts to notify when data processes deviate from expected behavior. |
||
| Automated Testing of ETL Pipelines | Автоматизированное тестирование ETL снижает риск сбоев Ensure ETL processes are automatically tested for reliability. |
||
| CI/CD for Data Workflows | データワークフローのCI/CD Dēta wāku furō no CI/CD Implement continuous integration and deployment for data pipelines. |
||
| Performance Benchmarking for Data Systems | Производительность системы измеряется по заданным метрикам Benchmark data systems to ensure optimal performance. |
||
| Troubleshooting Data Failures | 故障排查 Pinyin: Gùzhàng páichá Diagnose and resolve issues in data processes. |
||
| Custom Metrics for Data Systems | カスタムメトリクス Kasutamu metorikusu Define specific metrics to monitor unique aspects of data workflows. |
||
| Advanced Data Integration Patterns | |||
| -- | |||
| Lambda Architecture | «Лямбда-архитектура» объединяет пакетную и потоковую обработку данных, создавая систему с двумя слоями: один отвечает за периодическую, всестороннюю обработку исторических данных, а другой – за оперативную обработку поступающих в режиме реального времени. Преимуществом является возможность получить как точную историческую аналитику, так и быстрый отклик на текущие события, что критически важно для приложений, например, в финансовом мониторинге и телекоммуникациях. Однако значительным недостатком является высокая сложность архитектуры, требующая синхронизации двух параллельных процессов и увеличения затрат на инфраструктуру. Например, крупная телекоммуникационная компания может ежедневно обрабатывать до 10 терабайтов данных пакетным методом, одновременно обновляя потоковые данные с задержкой менее 5 секунд для оперативного анализа состояния сети. Lambda Architecture combines batch and stream processing by establishing two distinct layers: one dedicated to comprehensive periodic processing of historical data and another to real-time processing of incoming events. Its advantage lies in delivering accurate historical analytics alongside immediate responsiveness, which is critical for applications such as financial monitoring and telecommunications. However, its major drawback is its inherent architectural complexity, requiring synchronization of parallel processes and increased infrastructure costs. For instance, a major telecommunications company might process up to 10 terabytes of data daily in batch mode while updating stream data with a latency under 5 seconds for real-time network analysis. |
||
| Kappa Architecture | 「カッパアーキテクチャ」は、データ全体を単一のストリームとして処理することで、システムの設計を簡素化する手法です。リアルタイム処理に特化しており、バッチ処理の複雑さを排除できますが、過去のデータ再処理や大規模な履歴分析には制約があります。たとえば、オンライン広告プラットフォームでは、1秒ごとに数万件のクリックイベントを連続処理し、即時に広告配信の最適化を行っていますが、過去のデータに対する再解析が必要な場合、別途対策が求められます。 「Kappa ākitekucha」 wa, dēta zentai o tan'itsu no sutoriimu to shite shori suru koto de, shisutemu no sekkei o kansoka suru shuhō desu. Riaru taimu shori ni tokka shite ori, bacchi shori no fukuzatsu-sa o haijo dekimasu ga, kako no dēta saishori ya daikibō na rireki bunseki ni wa seiyaku ga arimasu. Tatoeba, onrain kōkoku purattofōmu de wa, 1-byō goto ni sūman-ken no kurikku ibento o renzoku shori shi, sokujitsu ni kōkoku haishin no saiteki-ka o okonatteimasu ga, kako no dēta ni taishite saikaiseki ga hitsuyō na baai, betsu ni taisaku ga motomeraremasu. Kappa Architecture processes all data as a single unified stream, thereby simplifying system design by eliminating the need for separate batch processing. Its primary advantage is streamlined real-time processing, yet it may face limitations when reprocessing historical data or performing extensive trend analysis. For example, an online advertising platform might handle tens of thousands of click events every second to optimize ad delivery in real time, but if reanalysis of historical data is required, additional strategies must be implemented. |
||
| Micro-batch Processing | 微批处理是一种将数据流分成极小批次以实现近实时处理的技术。该方法在保留批量处理优势的同时，通常能够将数据处理延迟控制在1至2秒之间。优点是系统实现相对简单且能高效聚合数据，但缺点在于每个批次仍存在固定延迟，可能不适用于毫秒级响应要求的场景。例如，一家金融服务公司利用微批处理技术，每2秒对交易数据进行聚合分析，从而实现对异常交易的快速检测，处理能力达到每小时数百GB数据。 Wēi pī chǔlǐ shì yī zhǒng jiāng shùjù liú fēnchéng jí xiǎo pīcì yǐ shíxiàn jìn shíshí chǔlǐ de jìshù. Gāi fāngfǎ zài bǎochí pīliàng chǔlǐ yōushì de tóngshí, tōngcháng nénggòu jiāng shùjù chǔlǐ yánchí kòngzhì zài 1 zhì 2 miǎo zhī jiān. Yōushì zài yú xìtǒng shíxiàn xiāngduì jiǎndān qiě néng gāoxiào jùhé shùjù, dàn quēdiǎn zé shì měi gè pīcì réng cúnzài gùdìng yánchí, kěnéng bù shìyòng yú háomǐ jí xiǎngyìng de chǎngjǐng. Lìrú, yī jiā jīnróng fúwù gōngsī lìyòng wēi pī chǔlǐ jìshù, měi 2 miǎo duì jiāoyì shùjù jìnxíng jùhé fēnxī, cóng'ér shíxiàn duì yìcháng jiāoyì de kuàisù jiǎncè, chǔlǐ nénglì dádào měi xiǎoshí shù bǎi GB shùjù. Micro-batch processing segments data streams into very small batches to enable near-real-time processing. This technique maintains the benefits of batch processing while keeping latency typically between 1 and 2 seconds. Its advantages include relative simplicity and efficient data aggregation, though the fixed delay per batch may not suit applications requiring millisecond-level responses. For example, a financial services company might use micro-batch processing to aggregate transaction data every 2 seconds, detecting anomalies quickly and processing several hundred gigabytes per hour. |
||
| Data Lakehouse Concepts | Концепция «Лейкхаус» объединяет лучшие свойства озера данных и склада данных, позволяя хранить как структурированные, так и неструктурированные данные в единой системе. Преимущество заключается в снижении затрат на ETL-процессы и упрощении аналитической обработки, что обеспечивает быструю и гибкую аналитику. Однако такой подход требует сложной настройки метаданных и строгого контроля качества данных. Например, крупная корпорация может использовать «Лейкхаус» для хранения петабайт информации, что позволяет формировать отчеты с точностью до 95 % и уменьшать время отклика системы на 40 %. The Lakehouse concept integrates the best aspects of data lakes and data warehouses, enabling both structured and unstructured data to be stored in a single system. Its advantages include reduced ETL costs and streamlined analytics, leading to faster and more flexible reporting. However, it requires complex metadata management and strict data quality controls. For example, a large corporation might store petabytes of information in a Lakehouse, generating reports with up to 95% accuracy and reducing system response times by 40%. |
||
| Event Sourcing for Data | 「イベントソーシング」は、すべてのデータ変更を時系列に沿ってイベントとして記録する手法です。これにより、システムは過去の状態を完全に再構築でき、問題発生時に迅速な復旧が可能となります。メリットは完全な監査履歴と再生能力ですが、イベントログが急速に膨張するため、ストレージと検索の効率化が課題となります。たとえば、金融システムでは、すべての取引と状態変化を記録し、過去のトランザクションを遡って不正を検出する事例があります。 「Ibento sōshingu」 wa, subete no dēta henkō o jikeiretsu ni sotte ibento to shite kiroku suru shuhō desu. Kore ni yori, shisutemu wa kako no jōtai o kanzen ni saikōchiku deki, mondai hassei-ji ni jinsoku na fukkyū ga kanō to narimasu. Meritto wa kanzen na kansa rireki to saisei nōryoku desu ga, ibento rogu ga kyūsoku ni bōchō suru tame, sutoreji to kensaku no kōritsuka ga kadai to narimasu. Tatoeba, kin'yū shisutemu de wa, subete no torihiki to jōtai henka o kiroku shi, kako no toranzakushon o sosotte fusei o kenshutsu suru jirei ga arimasu. Event sourcing records every data change as an ordered sequence of events, allowing a system to fully reconstruct past states and rapidly recover from issues. Its advantages include a complete audit trail and flexible replay capabilities; however, the event log can grow rapidly, posing challenges for storage and efficient search. For example, in a financial system, every transaction and state change is recorded, enabling the system to trace back and detect fraud when necessary. |
||
| Real-time vs. Batch Processing Decisions | 实时与批处理决策要求根据延迟和吞吐量需求选择适当的数据处理方式。实时处理能够实现毫秒级响应，适用于需要即时反馈的场景，如在线交易监控和自动驾驶；而批处理适合大规模数据分析，尽管其处理延迟可能达到数分钟甚至数小时。优点在于可根据业务需求灵活选择，但缺点是需要在成本与效率之间进行权衡。比如，一家电商企业可能采用实时处理监控订单异常，同时利用批处理生成每日销售报告，实现对整体业务状态的精准把握，处理延迟分别为0.5秒和10分钟 Shíshí yǔ pī chǔlǐ de juécè yāoqiú gēnjù yánchí hé tūntǔ liàng xūqiú xuǎnzé shìhé de shùjù chǔlǐ fāngshì. Shíshí chǔlǐ nénggòu shíxiàn háomǐ jí xiǎngyìng, shìyòng yú xūqiú jíshí fǎnyìng de chǎngjǐng, rú zàixiàn jiāoyì jiānkòng hé zìdòng jiàshǐ; ér pī chǔlǐ shìhé dàguīmó shùjù fēnxī, jǐnguǎn qí chǔlǐ yánchí kěnéng dádào shù fēnzhōng shènzhì shù xiǎo shí. Yōushì zài yú kě gēnjù yèwù xūqiú línghuó xuǎnzé, dàn quēdiǎn shì xūyào zài chéngběn yǔ xiàolǜ zhī jiān jìnxíng quánhéng. Bǐrú, yī jiā diànshāng qǐyè kěnéng cǎiyòng shíshí chǔlǐ lái jiānkòng dìngdān yìcháng (0.5 miǎo), tóngshí lìyòng pī chǔlǐ shēngchéng měi rì xiāoshòu bàobiǎo (yánchí 10 fēnzhōng), shíxiàn zhěngtǐ yèwù zhuàngtài de jīngzhǔn bǎwò. Deciding between real-time and batch processing depends on latency and throughput requirements. Real-time processing can achieve responses in milliseconds, ideal for immediate feedback scenarios such as online transaction monitoring and autonomous driving, while batch processing is well-suited for large-scale data analysis despite processing delays of several minutes or even hours. The advantage is the flexibility to select the optimal approach based on business needs; the drawback is the necessity to balance cost and efficiency. For example, an e-commerce company might use real-time processing to monitor order anomalies (with a 0.5-second delay) while employing batch processing to generate daily sales reports (with a 10-minute delay), thereby ensuring precise overall business status monitoring. |
![[LEXICON] Vocabulaire](https://images.unsplash.com/photo-1592298982288-46ffca334693?crop=entropy&cs=tinysrgb&fit=max&fm=jpg&ixid=M3wxMTc3M3wwfDF8c2VhcmNofDN8fGFudGFuYW5hcml2b3xlbnwwfHx8fDE3MDcxNzUzMTd8MA&ixlib=rb-4.0.3&q=80&w=600)
![[LEXICON] Adjectifs](https://images.unsplash.com/photo-1656749315574-bc560430bd46?crop=entropy&cs=tinysrgb&fit=max&fm=jpg&ixid=M3wxMTc3M3wwfDF8c2VhcmNofDh8fG5vc3ktYmV8ZW58MHx8fHwxNzA3MTc1NDAxfDA&ixlib=rb-4.0.3&q=80&w=600)
![[LEXICON] Verbes](https://images.unsplash.com/photo-1656750675118-04c0c4179b54?crop=entropy&cs=tinysrgb&fit=max&fm=jpg&ixid=M3wxMTc3M3wwfDF8c2VhcmNofDN8fG5vc3ktYmV8ZW58MHx8fHwxNzA3MTc1NDAxfDA&ixlib=rb-4.0.3&q=80&w=600)