Si la estructura de su vector de características es estática y sus criterios de búsqueda cambian, puede que le ayude utilizar una base de datos de almacenamiento en columnas como vertical, c-store, … Debido a que el db contiene valores por ‘colomn’, no necesitará extraer ( y el descarte) entradas de vector que no sirven de nada, ya que serán bases de datos de almacenamiento en fila, como Oracle, Postgres, SQL Server en modo de ejecución estándar.
Puede escribir el suyo sin demasiado alboroto creando ‘índices’ sobre sus entradas y admitiendo operaciones booleanas y filtrado. Depende del tamaño, la velocidad y los requisitos de flexibilidad de búsqueda.
El problema es que ‘vector’ no es un tipo de datos estándar en las bases de datos, por lo que enseñar a db a ‘hacer’ operaciones de vectores puede ser … difícil con resultados marginales (los grandes datos con gran procesamiento llevan tiempo).
- Como el sistema de recomendación está relacionado con el aprendizaje automático, ¿cuál será la próxima moda en los sistemas de recomendación?
- Cómo detectar si a una cadena le faltan espacios entre palabras
- ¿Qué es más exigente, desarrollo de aplicaciones, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, inteligencia artificial o IOT?
- ¿Cuáles son las aplicaciones del aprendizaje automático en optometría y ciencias de la visión?
- ¿Quiénes son algunos de los principales profesores que enseñan Machine Learning en Europa?
Pruebe los paquetes matemáticos y / o estadísticos para ver si tienen las características que necesita. De lo contrario, rueda el tuyo.