vision par ordinateur

Les 10 Meilleurs Outils pour la Vision Par Ordinateur

L’evolution de la vision par ordinateur n’a cessé de s’accélérer au cours des dernières années, mais divers outils de vision par ordinateur ont connu une montée en flèche récemment. En effet, cela pet s’expliquer par son utilisation dans des domaines tels que l’IoT, la fabrication, la santé, la sécurité.
Les outils de vision par ordinateur ont évolué au fil du temps, à tel point que la vision par ordinateur est aujourd’hui également proposée en tant que service. De plus, les progrès matériels tels que les GPU, ainsi que les outils d’apprentissage automatique et les frameworks, renforcent la vision par ordinateur de nos jours. Les fournisseurs de services principaux dans le cloud, tels que Google, Microsoft et AWS, ont tous rejoint la course pour devenir le choix des développeurs. Mais quel outil devriez-vous choisir? Aujourd’hui, nous allons vous présenter une liste des outils et vous aider à comprendre lequel choisir, en fonction de vos besoins.

Outils / bibliothèques de vision par ordinateur

1. OpenCV:

Image associée

Toute publication sur la vision par ordinateur est incomplète sans la mention d’OpenCV. OpenCV est un superbe outil de vision par ordinateur performant qui fonctionne aussi bien avec C ++ qu’avec Python. OpenCV est pré-construit avec toutes les techniques et algorithmes nécessaires pour effectuer plusieurs tâches de traitement d’images et de vidéos. C’est très facile à utiliser, ce qui en fait la librairie de vision par ordinateur la plus populaire du monde. OpenCV est multi-plateforme, vous permettant de créer des applications pour Linux, Windows et Android.

Dans le même temps, cela présente certains inconvénients. En effet, cela devient un peu lent quand vous travaillez avec des ensembles de données très massives ou des images très volumineuses. De plus, à lui seul, OpenCV n’a pas de prise en charge GPU et repose sur CUDA pour le traitement des GPU.

2. Matlab:

Image associée

Matlab est un magnifique outil pour concevoir des applications de traitement d’images et est largement utilisé dans la recherche. La raison en est que Matlab permet un prototypage rapide. Un autre aspect intéressant est que le code Matlab est assez concis par rapport au C ++, ce qui facilite la lecture et le débogage. Il corrige les erreurs avant exécution en proposant des solutions pour rendre le code plus rapide.

Par contre, Matlab est un outil payant. De plus, cela peut devenir assez lent pendant le temps d’exécution. Matlab n’est pas votre outil de prédilection dans un environnement de production réel, car il a été conçu pour le prototypage et la recherche.

3. TensorFlow:

TensorFlow gagne en popularité depuis deux ans en raison de sa puissance et de sa facilité d’utilisation. Il vous permet d’exploiter toute la puissance de Deep Learning dans le domaine de la vision par ordinateur et dispose d’excellents outils pour effectuer le traitement / la classification des images: il s’agit d’un tenseur de graphes similaire à celui d’une API. De plus, vous pouvez utiliser l’API Python pour effectuer la détection des visages et des expressions. Vous pouvez également effectuer une classification à l’aide de techniques telles que la régression. Tensorflow vous permet également d’effectuer une vision par ordinateur d’immenses magnitudes.

L’un des principaux inconvénients de Tensorflow est qu’il consomme extrêmement de ressources et peut dévorer les capacités d’un GPU en un rien de temps, ce qui est tout à fait injustifié. De plus, si vous souhaitez apprendre à traiter des images avec TensorFlow, vous devez comprendre ce que sont Machine et Deep Learning, écrire vos propres algorithmes, puis avancer à partir de là.

4. AForge.NET/Accord.NET:

Vous serez ravi de savoir que le traitement des images est possible même si vous êtes un développeur C # et .NET. C’est un excellent outil avec beaucoup de filtres, idéal pour la manipulation d’images et différentes transformations. Le laboratoire de traitement d’images permet de filtrer des fonctions telles que la détection des contours, etc. AForge est extrêmement simple à utiliser car tout ce que vous avez à faire est d’ajuster les paramètres à partir d’une interface utilisateur. De plus, ses vitesses de traitement sont assez bonnes.

Cependant, AForge ne possède ni la puissance ni les capacités d’autres outils tels que OpenCV, comme l’analyse avancée des images animées ou même le traitement avancé des images.

5. SimpleCV:

SimpleCV est un cadre permettant de créer des applications de vision par ordinateur. Il vous donne accès à une multitude d’outils de vision par ordinateur tels que OpenCV, pygame, etc. Si vous ne voulez pas entrer dans les détails du traitement d’images et que vous voulez juste que votre travail soit terminé, c’est l’outil qu’il vous faut. vos mains sur. Si vous voulez faire du prototypage rapide, SimpleCV vous servira le mieux.

Toutefois, si votre intention est de l’utiliser dans des environnements de production lourds, vous ne pouvez pas vous attendre à ce qu’il fonctionne au niveau d’OpenCV. De plus, le forum de la communauté n’est pas très actif et vous risquez de vous heurter à des murs, en particulier lors de l’installation.

6. CUDA:

CUDA est une plate-forme pour l’informatique parallèle, inventée par NVIDIA. Il améliore considérablement les performances informatiques en exploitant la puissance des GPU. La boîte à outils CUDA inclut la bibliothèque NVIDIA Performance Primitives, qui regroupe des fonctions de traitement des signaux, des images et des vidéos. Si vous devez traiter des images volumineuses nécessitant une utilisation intensive du processeur graphique, vous pouvez choisir d’utiliser CUDA. CUDA est facile à programmer et est assez efficace et rapide.

En revanche, la consommation d’énergie est extrêmement élevée et vous devrez reformuler votre mémoire pour la distribution de la mémoire lors de tâches parallèles.

7. SciPy et NumPy:

SciPy et NumPy sont assez puissants pour traiter des images. scikit-image est un package Python dédié au traitement des images, qui utilise les tableaux natifs NumPy et SciPy en tant qu’objets image.

De plus, vous pouvez utiliser l’environnement informatique interactif IPython et vous pouvez également choisir d’inclure OpenCV si vous souhaitez effectuer un traitement plus rigoureux des images.

8. GPUImage:

GPUImage est un framework, ou plutôt une bibliothèque iOS, qui vous permet d’appliquer des effets et des filtres accélérés par le GPU aux images, aux vidéos en direct et aux films. Il est construit sur OpenGL ES 2.0. L’exécution de filtres personnalisés sur un GPU nécessite beaucoup de code à configurer et à gérer. GPUImage réduit la consommation d’énergie et effectue le travail à votre place.

9. API Google Cloud et Mobile Vision:

l’API Google Cloud Vision permet aux développeurs d’effectuer le traitement des images en encapsulant de puissants modèles d’apprentissage automatique dans une simple API REST pouvant être appelée dans une application. En outre, sa fonctionnalité de reconnaissance optique de caractères (OCR) vous permet de détecter du texte dans vos images.

Conclusion :


Voilà, c’étaient les meilleurs outils pour la vision par ordinateur et le traitement d’images. Allez de l’avant et consultez ces ressources pour travailler avec certains des meilleurs outils utilisés dans l’industrie.

svm 6 applications

6 Applications De SVM

Connaitre, comprendre et appliquer les algorithmes d’apprentissage automatique n’est pas chose aisée. La majorité des amateurs commencent par apprendre les algorithmes de régression. Ce sont des algos facile à appréhender et à utiliser. Mais cela est loin d’être suffisant si vous souhaitez devenir un data scientist aguerri. En effet le monde de la data science propose un nombre incalculable de problèmes et d’algorithmes adaptés.
On peux voir les algorithmes d’apprentissage automatique comme une grande caisse à outils ou on retrouve des tournevis de toutes les tailles, des clefs a molette etc. . Vous avez divers outils, mais vous devez apprendre à les utiliser au bon moment. Par analogie, considérez la «régression» comme un Katana capable de trancher et de découper des données de manière efficace, mais incapable de traiter des données extrêmement complexes. Au contraire, “Support Vector Machines” est comme un couteau tranchant: il fonctionne sur des jeux de données plus petits, mais sur ceux-ci, il peut être beaucoup plus puissant et puissant pour construire des modèles.
Dans cet article, nous allons vous guider à travers les bases d’une connaissance avancée d’un algorithme crucial d’apprentissage automatique, le support des machines à vecteurs A.K.A. le SVM.

1. Intro

Dans notre précédent article sur les SVM, nous avons discuté de l’introduction détaillée de SVM (Support Vector Machines). Nous allons maintenant aborder les applications réelles de la SVM telles que la détection de visage, la reconnaissance de l’écriture manuscrite, la classification des images, la bioinformatique, etc.

2. Applications de SVM dans la vrai vie

Comme nous l’avons vu, les SVM dépendent d’algorithmes d’apprentissage supervisé. Le’objectif de l’utilisation de SVM est de classer correctement les données non visibles. Les SVM ont de nombreuses applications dans plusieurs domaines.
Certaines applications courantes de SVM sont:

• Détection des visages:

SVM classifie les parties de l’image en visages et en non-visages et crée une bordure carrée autour du visage.

• Catégorisation du texte et de l’hypertexte:

Les SVM permettent la catégorisation du texte et de l’hypertexte pour les modèles inductifs et transductifs. Ils utilisent les données de formation pour classer les documents en différentes catégories. Il catégorise sur la base du score généré, puis compare avec la valeur de seuil.

• Classification des images:

L’utilisation de SVM offre une meilleure précision de recherche pour la classification des images. Il offre une meilleure précision par rapport aux techniques de recherche traditionnelles basées sur des requêtes.

• Bioinformatique:

Comprend la classification des protéines et la classification du cancer. Nous utilisons SVM pour identifier la classification des gènes, des patients sur la base de gènes et d’autres problèmes biologiques.

• Détection de repli protéique et d’homologie à distance:

Appliquez des algorithmes SVM pour la détection d’homologie à distance de protéines.

• Reconnaissance de l’écriture manuscrite:

Nous utilisons des SVM pour reconnaître les caractères manuscrits largement utilisés.

2.1. Détection facial

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Le SVM classe les parties de l’image en 2 catégories, visage et non-visage. Il contient des données d’apprentissage de n x n pixels avec un visage à deux classes (+1) et un non-visage (-1). Dans un second temps, il extrait les caractéristiques de chaque pixel en tant que face ou non-face. Crée une bordure carrée autour des faces sur la base de la luminosité des pixels et classe chaque image en utilisant le même processus.

2.2. Catégorisation texte et hypertexte

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Le SVM catégorise du texte et de l’hypertexte pour les deux types de modèles; inductif et transductif. Ils utilisent les données de formation pour classer les documents en différentes catégories telles que les articles de presse, les courriels et les pages Web.

Exemples:

  • Classification des articles de presse en “Sport” et “Business”
  • Classification des pages Web en pages d’accueil personnelles et autres

Pour chaque document ou fichier, calculez un score et comparez-le avec une valeur de seuil prédéfinie. Lorsque le score d’un document dépasse le seuil, le document est classé dans une catégorie définie. S’il ne dépasse pas la valeur seuil, considérez-le comme un document général.

Classifiez les nouvelles instances en calculant le score de chaque document et en le comparant au seuil appris.

2.3. Classification des images

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Les SVM peuvent classer les images avec une plus grande précision de recherche. Leurs précision est supérieure aux schémas de raffinement traditionnels basés sur une requête.

2.4. Bioinformatique

Résultat de recherche d'images pour "Bioinformatique"

Dans le domaine de la biologie informatique, la détection d’homologie à distance de protéines est un problème courant. La méthode la plus efficace pour résoudre ce problème consiste à utiliser SVM. Ces dernières années, les algorithmes SVM ont été largement appliqués pour la détection d’homologie à distance de protéines. Ces algorithmes ont été largement utilisés pour identifier des séquences biologiques. Par exemple, la classification des gènes, les patients sur la base de leurs gènes et de nombreux autres problèmes biologiques.

2.5. Détection des plis de protéines et homologie à distance

La détection d’homologie à distance des protéines est un problème clé en biologie computationnelle. Les algorithmes d’apprentissage supervisé sur les SVM sont l’une des méthodes les plus efficaces pour la détection d’homologie à distance. Les performances de ces méthodes dépendent de la modélisation des séquences protéiques. La méthode utilisée pour calculer la fonction du noyau entre eux.
Connaissez-vous les fonctions du noyau en ML?

2.6 Reconnaissance de l’écriture manuscrite

Nous pouvons également utiliser les SVM pour reconnaître les caractères manuscrits utilisés pour la saisie de données et la validation des signatures sur les documents.

2.7 Géo et sciences de l’environnement

Les SVM sont tres utilisés pour les séries de modélisation et d’analyse de données environnementales géo-spatiales et spatio-temporelles.

L’utilisation de SVM pour gérer des systèmes chaotiques présente les avantages suivants:

  • Permet l’utilisation d’algorithmes de paramètres relativement petits pour rediriger un système chaotique vers la cible.
  • Réduit le temps d’attente pour les systèmes chaotiques.
  • Stabilise les performances des systèmes.

3. Conclusion

Nous concluons donc que les SVM peuvent non seulement effectuer des predictions fiable, mais aussi minimiser le nombre d’informations redondantes. Les SVMs ont également performer des résultats comparables à ceux obtenus par d’autres approches.
Si vous aimez cet article ou si vous avez des questions concernant ces applications de SVM, merci de nous le faire savoir en laissant un commentaire.

Les SVM, Support Vector Machine

Dans cet article, nous allons vous exposer l’algorithme d’apprentissage par machine SVM (Support Vector Machine). Nous vous proposons une étude simple et courte, tout en gardant l’essentiel du concept. Le but étant de donner à ceux qui parmi vous débuteraient dans l’apprentissage automatique une compréhension de base des concepts clés de cet algorithme.

Support Vector Machines

Une machine à vecteurs de support, traduction littérale pour Support Vector Machine, est un algorithme d’apprentissage automatique supervisé qui peut être utilisé à des fins de classification et de régression. Les SVM sont plus généralement utilisés dans les situations de classification.
Les SVM reposent sur l’idée de trouver un hyperplan qui divise au mieux un jeu de données en deux classes, comme le montre l’image ci-dessous.

Vecteurs de support 

Les vecteurs de support sont les points de données les plus proches de l’hyperplan (cf image ci-dessus). Les points d’un ensemble de données qui, s’ils étaient supprimés, modifieraient la position de l’hyperplan en division. Pour cette raison, ils peuvent être considérés comme des éléments prépondérents d’un ensemble de données.

Qu’est-ce qu’un hyperplan?

À titre d’exemple simple, pour une tâche de classification n’ayant que deux caractéristiques (cf image ci-dessus), vous pouvez concevoir un hyperplan comme une ligne séparant et classifiant linéairement un ensemble de données.
Intuitivement, plus nos points de données sont loins de l’hyperplan, plus nous sommes convaincus qu’ils ont été bien classés. Le but est donc que nos points de données soient aussi éloignés que possible de l’hyperplan, tout en restant du bon côté.
Ainsi, lorsque de nouvelles données de test sont ajoutées, quel que soit le côté de l’hyperplan qu’il atterrit, il décidera de la classe que nous lui attribuons.

Comment trouver le bon hyperplan?

On peut formuler cette question de la manière suivante: comment séparer au mieux les deux classes au sein des données?
La distance entre l’hyperplan et le point de données le plus proche de l’un des ensembles est appelée la marge. Le but est de choisir un hyperplan avec la plus grande marge possible entre l’hyperplan et n’importe quel point de l’entraînement, ce qui augmente les chances que les nouvelles données soient classées correctement.

Mais que se passe-t-il quand il n’y a pas d’hyperplan facilement determinable?

C’est là que ça peut devenir difficile. Les données sont rarement aussi propres que notre exemple simple ci-dessus. Un jeu de données ressemblera souvent plus aux boules mélangées ci-dessous, qui représentent un jeu de données linéairement non séparable.
<Pour classer un jeu de données comme celui ci-dessus, il est nécessaire de passer d’une vue 2d des données à une vue 3D. Expliquer cela est plus facile avec un autre exemple simplifié. Imaginez que nos deux séries de boules colorées ci-dessus soient assises sur une feuille et que cette feuille se soulève soudainement, projetant les boules dans les airs. Pendant que les balles sont en l’air, vous utilisez la feuille pour les séparer. Ce «soulèvement» des billes représente la mise en correspondance de données dans une dimension supérieure. Ceci est connu comme le kernelling. Vous pouvez en lire plus sur Kerneling ici.

Parce que nous sommes maintenant en trois dimensions, notre hyperplan ne peut plus être une ligne. Il doit maintenant s’agir d’un avion comme dans l’exemple ci-dessus. L’idée est que les données continueront d’être mappées dans des dimensions de plus en plus grandes jusqu’à ce qu’un hyperplan puisse être formé pour les séparer.

Avantages et inconvénients des machines à vecteurs de support

Avantages

• Sa grande précision de prédiction 
• Fonctionne bien sur de plus petits data sets 
• Ils peuvent être plus efficace car ils utilisent un sous-ensemble de points d’entraînement.

Les inconvénients

• Ne convient pas à des jeux de données plus volumineux, car le temps d’entraînement avec les SVM peut être long
• Moins efficace sur les jeux de données contenant du bruits et beaucoup d’outliers

Utilisations SVM

Le SVM est utilisé pour les problèmes de classification de texte telles que l’attribution de catégorie, la détection du spam ou encore l’analyse des sentiments. Ils sont également couramment utilisés pour les problèmes de reconnaissance d’image, particulièrement en reconnaissance de forme et en classification de couleur. SVM joue également un rôle essentiel dans de nombreux domaines de la reconnaissance manuscrite des symboles, tels que les services d’automatisation postale.

 

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Le Clustering: Définition et Top 5 Algorithmes

Les algorithmes de clustering sont des aspects essentiels de la science des données. Dans cet article nous allons comprendre ce qu’est le clustering et illustrer cela grace aux 5 algorithmes de classification les plus utilisés par les data scientist.

Qu’est-ce que le clustering?

Le clustering est une méthode d’apprentissage automatique qui consiste à regrouper des points de données par similarité ou par distance. C’est une méthode d’apprentissage non supervisée et une technique populaire d’analyse statistique des données. Pour un ensemble donné de points, vous pouvez utiliser des algorithmes de classification pour classer ces points de données individuels dans des groupes spécifiques. En conséquence, les points de données d’un groupe particulier présentent des propriétés similaires. Dans le même temps, les points de données de différents groupes ont des caractéristiques différentes.Résultat de recherche d'images pour "clustering"

L’importance du clustering dans la science des données

La but des algorithmes de clustering est de donner un sens aux données et d’extraire de la valeur à partir de grandes quantités de données structurées et non structurées. Ces algorithmes vous permettent de séparer les données en fonction de leurs propriétés ou fonctionnalités et de les regrouper dans différents clusters en fonction de leurs similitudes.

Les algorithmes de clustering ont plusieurs utilisations dans différents secteurs. Par exemple, vous avez besoin d’algorithmes de classification pour classer les maladies en science médicale. Parallèlement, le clustering vous aide à classer vos clients dans le domaine des études de marché.

Les différentes implémentations

Il existe plusieurs manières d’implémenter ce partitionnement, en fonction de modèles distincts. Des algorithmes propres sont appliqués à chaque modèle, en différenciant ses propriétés et ses résultats. Ces modèles se distinguent par leur organisation et leur type de relation. Les plus importants sont:

  • Groupe: les algorithmes ont uniquement des informations de cluster
  • Centralisé : chaque cluster est représenté par une seule moyenne vectorielle et une valeur d’objet est comparée à ces valeurs moyennes.
  • Graphique: l’organisation en grappe et la relation entre les membres sont définies par une structure de graphe
  • Densité: les membres du groupe sont regroupés par régions où les observations sont denses et similaires.
  • Distribué: le cluster est construit à l’aide de distributions statistiques
  • Connectivité: La connectivité de ces modèles est basée sur une fonction de distance entre éléments.

Algorithmes de clustering dans l’exploration de données

Sur la base des modèles de grappes récemment décrits, de nombreuses grappes peuvent être appliquées à un ensemble de données afin de partitionner les informations. Dans cet article, nous allons décrire brièvement les plus importants. Il est important de mentionner que chaque méthode a ses avantages et ses inconvénients. Le choix de l’algorithme dépendra toujours des caractéristiques de l’ensemble de données et de ce que nous voulons en faire.

Centroid-based

Dans ce type de méthode de regroupement, chaque cluster est référencé par un vecteur de valeurs. Chaque objet fait partie du cluster dont la différence de valeur est minimale, comparée aux autres clusters. Le nombre de clusters doit être prédéfini, et c’est le principal problème de ce type d’algorithmes. Cette méthodologie est la plus proche du sujet de la classification et est largement utilisée pour les problèmes d’optimisation.

Distributed-based

Reliée à des modèles statistiques prédéfinis, la méthodologie distribuée combine des objets dont les valeurs appartiennent à la même distribution. En raison de sa nature aléatoire de création de valeur, ce processus nécessite un modèle bien défini et complexe pour une meilleure interaction avec des données réelles. Cependant, ces processus peuvent aboutir à une solution optimale et calculer des corrélations et des dépendances.

Basé sur la connectivité

Sur ce type d’algorithme, chaque objet est lié à ses voisins, en fonction du degré de cette relation et de la distance qui les sépare. Sur la base de cette hypothèse, les clusters sont créés avec des objets proches et peuvent être décrits comme une limite de distance maximale. Avec cette relation entre les membres, ces clusters ont des représentations hiérarchiques. La fonction de distance varie en fonction du centre de l’analyse.

Basé sur la densité

Ces algorithmes génèrent des grappes en fonction de la forte densité de membres d’un data set, à un emplacement déterminé. Il regroupe une certaine notion de distance à un niveau de densité standard pour regrouper les membres en cluster. Ces types de processus peuvent être moins performants pour détecter les zones limites du groupe.

Applications principales de l’analyse de cluster

Vu qu’il s’agit d’une technique d’analyse des données très forte, elle a plusieurs applications différentes dans le monde des sciences. Ce type d’analyse permet de traiter tous les grands ensembles d’informations, ce qui permet d’obtenir d’excellents résultats avec de nombreux types de données.

L’une des applications les plus importantes concerne le traitement des images. détecter des types distincts de motifs dans les données d’image. Cela peut être très efficace dans la recherche en biologie, en distinguant les objets et en identifiant les modèles. Une autre utilisation est la classification des examens médicaux.

Les données personnelles combinées aux achats, à la localisation, aux intérêts, aux actions et à un nombre infini d’indicateurs peuvent être analysées avec cette méthodologie, fournissant ainsi des informations et des tendances très importantes. Les études de marché, les stratégies de marketing, l’analyse Web et bien d’autres en sont des exemples.

La climatologie, la robotique, les systèmes de recommandation, l’analyse mathématique et statistique, offrant un large spectre d’utilisation sont d’autres types d’applications basées sur des algorithmes de classification.

Naïves Bayes

Les Algorithmes de Naïves Bayes

Si vous voulez faire de la science des données, vous devrez faire face aux mathématiques.
Vous avez obtenu un diplôme en mathématiques ou un autre diplôme mettant l’accent sur les compétences quantitatives, vous vous demandez probablement si tout ce que vous avez appris pour obtenir votre diplôme était utile. Dans cet article, nous allons voir ce que signifie concrètement faire de la science des données et parler de tout ce que vous devez savoir en mathématiques et en particulier étudier l’algorithme de Naïves Bayes.

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Débutons par ce que signifie “science des données”. Si vous demander à une vingtaine de personnes vous obtiendrez probablement une vingtaine de réponses différentes. Chez le-datascientist.fr, nous définissons la science des données comme la discipline consistant à utiliser des données et des statistiques avancées pour effectuer des prévisions. Il s’agit d’une discipline professionnelle axée sur la création de compréhension à partir de données parfois confuses et disparates.

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La statistique est la seule discipline mathématique que nous avons mentionnée dans cette définition, mais la science des données implique aussi régulièrement d’autres domaines des mathématiques. L’apprentissage des statistiques est un bon début, mais la science des données utilise également des algorithmes pour faire des prédictions. Ces algorithmes sont appelés algorithmes d’apprentissage automatique et il en existe littéralement des centaines. Expliquer combien de mathématiques sont nécessaires pour chaque type d’algorithme en profondeur n’entre pas dans le cadre de cet article. 

 

Les classifieurs de type Naïve Bayes

Introduction:

Naive Bayes, couramment utilisé dans l’apprentissage automatique, est une collection d’algorithmes de classification basés sur le théorème de Bayes. Ce n’est pas un algorithme unique, mais une famille d’algorithmes. Tous ces algorithmes partagent tous un principe commun, à savoir que chaque caractéristique classée est indépendante de la valeur de toute autre caractéristique.

Ainsi, par exemple, un légume peut être considéré comme une tomate s’il est rouge, rond et d’environ 6 cm de diamètre. Un classificateur Naive Bayes considère chacune de ces “caractéristiques “(rouge, ronde, 6 cm de diamètre) comme des caractéristiques  indépendantes de la probabilité que le légume soit une tomate, quelles que soient les corrélations existant entre les caractéristiques. Cependant, les caractéristiques ne sont pas toujours indépendantes, ce qui est souvent perçu comme un inconvénient de l’algorithme Naive Bayes et c’est pourquoi il est appelé «naïf».

Meme si c’est un concept relativement simple, Naive Bayes peut souvent surperformer les algorithmes les plus complexes et est extrêmement utile dans les applications courantes telles que la détection de spam et la classification de documents.
En gros, l’algorithme nous permet de prédire une classe, étant donné un ensemble de caractéristiques utilisant des probabilités. Ainsi, dans un autre exemple de légume, nous pourrions prédire si un légume est une tomate, une carotte ou une asperge en fonction de sa couleur, de sa forme, et d’autres caractéristiques.

 

Avantages et inconvénients de Naive Bayes:

Avantages

• C’est relativement simple à comprendre et à construire
• Il est facile à former, même avec un petit jeu de données
• C’est rapide!
• Il n’est pas sensible aux caractéristiques non pertinentes

Désavantages

• Il implique que chaque fonctionnalité soit indépendante, ce qui n’est pas toujours le cas.

Les classificateurs de Naïve Bayes sont une famille d’algorithmes reposant sur le principe commun selon lequel la valeur d’une fonctionnalité spécifique est indépendante de la valeur de toute autre fonctionnalité. Ils nous permettent de prédire la probabilité qu’un événement se produise en fonction de conditions que nous connaissons pour les événements en question. Le nom vient du théorème de Bayes, qui peut être écrit mathématiquement comme suit:

P(A∣B)=P(B∣A)P(A)P(B)

avec et sont les événements et  0.

  • est une probabilité conditionnelle conditional. Plus précisément, c’est la probabilité que l’événement A se produise sachant que B l’événement s’est déjà produit.
  • est une probabilité conditionnelle. Plus précisément, c’est la probabilité que l’événement B se produise sachant que A l’événement s’est déjà produit.
  • et sont les probabilité des événement et

Si vous en savoir plus sur les algorithmes de classificateur de Naïve Bayes et de toutes les utilisations du théorème de Bayes, un simple cours de probas suffirait. 

Si vous êtes encore étudiant dans les domaines IT, je vous conseil fortement de suivre des cours de mathématiques pures et appliquées. Ils peuvent certainement paraître parfois décourageants, mais vous pouvez vous consoler en sachant que vous serez mieux équipé si vous rencontrez ces algorithmes et savez comment les appliquer au mieux.
En revanche si vous n’êtes pas étudiant, je vous recommande de vous rendre dans votre librairie / bibliotheque la plus proche et de vous renseigner sur les sujets abordés dans ce  post. Si vous pouvez trouver des livres traitant de la probabilité, des statistiques et de l’algèbre linéaire, je vous conseil fortement de lire des ouvrages qui abordent chacun de ces sujets en profondeur afin de vous faire une conception précise de ce qui se passe dans les deux algorithmes de la machine. 

Conclusion:

Les mathématiques sont partout dans la science des données. Et même si certains algorithmes de science des données semblent parfois magiques, nous pouvons comprendre les tenants et les aboutissants de nombreux algorithmes sans avoir besoin de beaucoup plus que de l’algèbre et des probabilités et statistiques élémentaires.
Vous ne voulez pas apprendre de maths? Techniquement, vous pouvez compter sur des bibliothèques d’apprentissage machine telles que scikit-learn pour faire tout cela à votre place. Mais il est très utile pour un scientifique des données de bien comprendre les calculs et les statistiques à la base de ces algorithmes afin de pouvoir choisir le meilleur algorithme pour ses problèmes et ses ensembles de données et ainsi effectuer des prévisions plus précises.

 

mongodb avantages et inconvénients

MongoDB: Avantages et inconvénients

Lorsque nous nous lançons dans un nouveau projet backend, notre première étape en tant que développeur consiste souvent à utiliser une base de données relationnelle bien établie, telle que PostgreSQL ou MySQL. Cependant, depuis un certain temps, différents types de bases de données sont disponibles sur le marché. L’un d’entre eux est MongoDB. Dans cet article, j’aimerais souligner quelques avantages et inconvénients de son utilisation dans un projet.Résultat de recherche d'images pour "MONGODB"

MongoDB est une base de données orientée document. Les données sont organisées en documents JSON (équivalents lignes) avec des champs (équivalents colonnes) qui sont regroupés dans des collections (équivalents tables). Il utilise le format BSON pour le stockage de documents (JSON sérialisé binaire), ce qui étend la mise en œuvre JSON pour offrir des types de données supplémentaires (par exemple, des tableaux). Il fournit également une validation des données basée sur le standard de schéma JSON (lors de la configuration d’une collection, vous pouvez fournir une définition de schéma JSON). MongoDB est conçu sans schéma, c’est-à-dire que chaque document peut avoir son propre ensemble de champs uniques dans une collection. De plus, il est distribué et facilement extensible géographiquement / horizontalement pour de meilleures performances.

MongoDB est un programme de base de données multi-plateforme orienté document. Classée comme un programme de base de données NoSQL. MongoDB utilise des documents de type JSON avec des schémas. MongoDB est développé par MongoDB Inc. et est sous licence SSPL (Server Side Public License).

Vous vous demandez peut-être pourquoi utiliser MongoDB en première instance.

Avantages

   Un des gros avantages de MongoDB est qu’il est possible de déployer les nouvelles fonctionnalités en  peu de temps: Au fil des expériences, nous avons vu MongoDB évoluer à un rythme dingue. À l’heure actuelle, vous pouvez facilement utiliser MongoDB. Certains utilisateurs trouvaient qu’il fallait beaucoup de temps pour développer une application avec MongoDB. Mais aujourd’hui la communauté MongoDB s’est bien développée et prospère.

    Bonne équipe support:

Le support proposé par MongoDB est de très bonne qualité. Ils sont toujours pertinents et répondent de manière très rapide. Précis et concis ils ont toujours un raisonnement exact pour votre problème. La fonctionnalité la plus appréciable est que pratiquement toutes les langues sont prises en charge par MongoDB pour le développement d’applications. Ce qui a facilitera le travail si vous faites partie d’une équipe internationale et que certains de vos développeurs et ne sont pas habitués à MongoDB.

    Nouvelle intégration et nouvelles frontières:

Avec l’intégration de Spark, MongoDB propose de nouveaux horizons pour l’analyse qui sont incroyable. Nous avons besoin de plus de telles fonctionnalités pour l’analyse.

    Performance :

 Il est possible de récupérer simplement des documents, et ce ultra rapidement. En essayant d’utiliser MongoDB comme un système relationnel on peut s’exposer et avoir des problèmes, mais si vous apprenez comment il est destiné à être utilisé, vous aurez très peu de souci au niveau de la performance.

    Sécurité et performance durable:

Avec tous les résultats de nos tests de performance, nous sommes assez satisfaits. La sécurité est améliorée avec la communication https entre les nœuds de jeux de réplicas. Même ici, vous avez un accès de niveau utilisateur comme une base de données relationnelle, mais les données peuvent être beaucoup plus développées qu’une base de données relationnelle. Avec MongoDB, les performances obtenues étaient phénoménales et nous ont aidés à supprimer l’utilisation du serveur de mise en cache.

Inconvénients

    Analytique:

Cette zone nécessite une refonte complète avec de nouvelles fonctionnalités et une intégration améliorée. Je pense que cela doit être plus réfléchi.

    Migration:

La nécessité d’une migration propre et sans problème d’une version à la suivante ou à la précédente devrait se faire sans encombre. Pour l’instant, cette fonctionnalité n’est pas à l’ordre du jour et suscite  un grand nombre de réactions au sein même de la communauté MongoDB, et attire beaucoup l’attention.

    Fonctions de requête:Résultat de recherche d'images pour "sql"

 Comme dans les « relational database management system », RDBMS, des fonctions SQL sont manquantes. Nécessité d’utiliser un cadre d’agrégation pour un calcul simple, qui prend du temps et est lent à s’exécuter. J’espère que de nouvelles fonctions seront ajoutées avec de nouvelles améliorations.

Fonctionnalités hors concours de MongoDB

Le Développement open source est devenu une veritable force de la communauté MongoDB. Dans le contexte actuel, il est nécessaire de plus de produits comme celui-ci. C’est un bon exemple après Java et MySQL. Partagez davantage de choses avec la communauté, car ce sont les véritables leaders du monde du développement. Nous ne pouvons en aucun cas cacher le code aux pirates informatiques, alors ouvrez-le plutôt et profitez de la communauté.

La base de données orientée document présente certains avantages: flexibilité (absence de structure rigide), adaptation aux infrastructures JavaScript modernes (utilisation directe de JSON), traitement des données volumineuses et analyse statistique / de données en temps réel. Les bases de données relationnelles, en revanche, fournissent une application stricte de l’intégrité des données et un moyen fiable de combiner les enregistrements lors de la récupération.

 

apache cassandra

Apache Cassandra: Avantages et Inconvénients

Apache Cassandra est une base de données NoSQL très dépendante des cas d’utilisation. Dans la majorité des cas, une simple instance MySQL ou PostgreSQL sera suffisante. Quand vous vous trouvez dans le besoin d’attributs spécifiques que Cassandra a à offrir, alors, il peut être judicieux de l’utiliser.
Il existe de nombreux pours et contres quant à l’utilisation de Apache Cassandra, dont beaucoup dépendent de ce que vous souhaitez en faire. Nous allons ici vous donnez les avantages et inconvénients de cette technologie NoSQL de plus en plus populaire.

AvantagesRésultat de recherche d'images pour "le symbol plus"

La Vitesse d’écriture D’Apache Cassandra:

L’un de plus grands atouts d’Apache Cassandra est la quantité incroyable de volume d’écriture qu’elle peut gérer. Il est capable de gérer un aussi grand volume d’écritures. En effet, en écrivant d’abord dans une structure de données en mémoire, puis dans un journal avec ajout uniquement. Ces structures de données sont ensuite “vidées” vers un fichier plus permanent et optimisé en lecture à une date ultérieure. Les logs sont simplement utilisés pour la récupération des données en mémoire en cas de panne.

Cohérence ajustable:

En ce qui concerne les données répliquées, il faut que vous soyez en mesure de décider de ce qui se passe lorsqu’une panne survient dans un ou plusieurs de vos nœuds. Apache Cassandra rend possible, requête par requête, de choisir comment gérer les potentiels problèmes. Si vous êtes en possession d’un ensemble de données qui, à n’importe quel instant, doit disposer les données les plus récentes, vous pouvez choisir de lire et d’écrire à un niveau de quorum. Dans le cas ou vous avez un ensemble de données qui doit être écrit à tout prix, même s’il n’y a qu’un seul nœud actif et que disposer des informations les plus récentes n’est pas une exigence absolue, vous pouvez écrire au niveau “ANY” . Il existe de nombreuses façons de lire / écrire vos informations. Cassandra vous permet de choisir celui qui correspond le mieux à votre cas d’utilisation et à vos valeurs.

Réplication multi-DC:

Apache Cassandra est livré avec une réplication multi-centres de données. Cette réplication clonera les informations dans un nombre illimité d’instances du processus Cassandra. De plus, vous pouvez créer plusieurs centres de données “actifs” qui reçoivent également une copie des données. Ces derniers peuvent être utilisés pour des soucis géographiques ou pour une reprise après sinistre ou les deux. Une configuration de plusieurs centres de données est aussi simple que de modifier une seule ligne dans un fichier de configuration et de mettre à jour votre schéma. La réplication multi-DC est l’une des principales raisons pour lesquelles les gens choisissent d’utiliser Cassandra.

Apache Cassandra est Basée sur la Machine Virtuelle Java (JVM):

Apache Cassandra est basé en Java. Cela veut dire que Cassandra peut s’intégrer facilement à d’autres applications basées sur JVM. Notamment de nombreux outils basés sur des données tels que Apache SOLR, Spark, Hadoop, Hive, PIG, Mahout et bien d’autres. En outre, la machine virtuelle Java dispose d’une quantité massive d’assistance et d’outils pour résoudre différents problèmes pouvant survenir.

CQL:

CQL (Cassandra Query Language) est un moyen familier d’interroger Cassandra. Il s’agit d’un sous-ensemble de SQL et de nombreuses fonctionnalités identiques, rendant la transition d’un “Relational database management system” (RDBMS) basé sur SQL à Cassandra moins choquante.

 

InconvénientsRésultat de recherche d'images pour "le symbol moins"

Absence de requête ad hoc:

La couche de stockage de données Apache Cassandra est un système de stockage de clés / valeurs. Ce qui signifie qu’il vous faut “modéliser” vos informations autour des requêtes que vous souhaitez faire apparaître, plutôt que de la structure des données elles-mêmes. Cela peut avoir comme conséquence de stocker les données plusieurs fois de différentes manières pour pouvoir satisfaire aux exigences de votre application.

Performances imprévisibles:

Dans la mesure où Apache Cassandra dispose de plusieurs jobs asynchrones et tâches en arrière-plan non planifiés par l’utilisateur, les performances peuvent être imprévisibles. Ce qui peut vouloir dire que vous pouvez constater des répercussions sur les performances qui peuvent ne pas être liées à une requête ou à un volume de requêtes. Cela peut provoquer des problèmes de performances de dépannage plutôt difficiles â résoudre.

Absence de fonctions d’agrégation:

Les plus récentes versions de Apache Cassandra disposeront d’un support limité pour les agrégats avec une seule partition. Ceci est d’une utilisation très restreinte. Apache Cassandra étant un système de clés / valeurs, les agrégations SUM, MIN, MAX, etc. nécessitent énormément de ressources, voire de ressources. Si votre analyse nécessite une analyse ad hoc, Apache Cassandra peut ne pas vous convenir.

Apache Cassandra est Basée sur la JVM:

Alors Oui, effectivement ce point est déjà considéré en tant qu’avantage au dessus.Mais il comporte des points négatifs. La JVM, aussi rapide soit elle, reste un langage peu efficace. En effet, la gestion de la mémoire est effectuée par le langage lui-même et non par l’application. Pour une grande partie partie des utilisateurs, ce n’est pas et cela ne sera jamais un problème. Mais si vous obtenez des volumes de données massives en quantité industrielle, qu’il s’agisse du volume de la demande ou de la taille des données, vous serez dans l’obligation d’adapter la machine virtuelle Java aux besoins spécifiques de votre implémentation. Cela signifie une expertise et une connaissance requises de la langue dans laquelle la base de données a été écrite.

CQL:

Cet avantage peut aussi être vu par certains utilisateurs comme étant un point faible, tout comme pour la machine virtuelle Java. Cette option était également répertoriée en tant que “Pro”. En raison du fait que CQL soit très semblable à SQL, il est facile pour une personne venant de SQL de se mélanger les pinceaux sur ce qui est ou non pris en charge. Cela signifie une frustration supplémentaire (coûts de lecture) pour les programmeurs qui ne connaissent pas les limites de Cassandra.

 

Il y en a pas mal d’autres avantages et inconvénients bien évidement. Nous avons voulu ici proposer les plus Ce ne sont que quelques-uns qui ont tendance à être les plus fréquents et ceux qui devraient décider de l’utilisation de Cassandra devraient, à mon avis, en être informés.


Cassandra vaut-elle la peine d’être adoptée?

Oui. Avec un Grand O.
Les modèles de base de données NoSQL ne remplaceront pas et ne remplaceront pas complètement la technologie des RDBMS, mais leur importance croîtra du fait de l’échelle, de la flexibilité et de la facilité d’utilisation. Nous traitons de plus en plus de données; nous voulons des applications durables et tolérantes aux pannes; nous voulons des applications évolutives et des applications rapides. Parce que tout cela, NoSQL sera de plus en plus autour de nous, et c’est certainement une technologie qui mérite d’être explorée.

25 Questions-Réponses pour un Entretien Big Data

Entretien d’embauche Big Data : 25 Questions à préparer en 2019

Passer un entretien d’embauche en Big Data est, certes, une des étapes les plus stressantes dans une carrière. Il faut toujours montrer sa motivation, son dynamisme et surtout ses compétences techniques. C’est la raison pour laquelle j’ai décide d’écrire cet article afin de vous apporter les quelques questions qui sont souvent posés.

Ce sera bien évidement le premier article dans ce style mais certainement pas le dernier dans une longue séries.

Donc, sans plus tarder, allons voir ces questions-réponses !

Entretien Technique : Questions-Réponses  

Entretien d’embauche Big Data

Alors prêt pour l’entretien d’embauche ?


1. Qu’est ce que le terme «big data» signifie ?

Les Big Data traitent des ensembles de données volumineux, complexes et en constante augmentation qui ne peuvent pas être gérés et manipuler avec des logiciels et techniques classiques.

2. En quoi le Big Data est-il utile ?

Le Big Data permet aux entreprises de comprendre le comportement de leurs clients et les aide à tirer des conclusions à partir de grands ensembles de données collectées.

Cela les aide à prendre des décisions quant à leur offre de produit, tarification, distribution, etc.

3. Quel est le numéro de port pour NameNode?

Port 50070

4. Que fait la commande JPS?

On utilise la commande JPS pour tester si tous les daemons Hadoop fonctionnent correctement.

5. Comment démarrer tous les démons Hadoop ensemble ?

./sbin/start-all.sh


6. Caractéristiques de Hadoop.

  • Open source.
  • Convivial.
  • Évolutivité.
  • Localité de données.
  • Récupération de données.

7. Citez les cinq V du Big Data ?

les cinq V du Big data :

  • Le volume
  • La vitesse
  • La variété
  • La véracité
  • La valeur.

8. Citez les composants de HDFS ?

 Les 2 composants de HDFS sont:

  1. Name Node
  2. Data Node

9. Quel est le lien entre le Big Data et Hadoop?

Hadoop est un framework spécialisé dans les opérations Big Data.

10. Citez des outils de gestion de données utilisés avec les nœuds Edge ?

  • Oozie
  • Flume
  • Ambari
  • Hue

11. Les étapes pour déployer une solution Big Data ?

Les étapes du déploiement d’une solution Big Data :

  1. Ingestion de données
  2. Stockage de données
  3. Traitement de l’information

12. Dans combien de modes Hadoop peut-il être exécuté?

 Hadoop peut être exécuté selon 3 modes:

  1. le mode autonome
  2. le mode pseudo-distribué
  3. le mode entièrement distribué.

13. Citez les méthodes de base d’un réducteur

 Les 3 méthodes de base d’un réducteur sont :

  • installer()
  • réduire()
  • nettoyer()

14. La commande pour arrêter tous les deamons Hadoop ?

./sbin/stop-all.sh


15. Quel est le rôle de NameNode dans HDFS?

NameNode est responsable du traitement des informations de métadonnées pour les blocs de données dans HDFS.

16. Qu’est-ce que FSCK?

FSCK (File System Check) est une commande utilisée pour détecter les incohérences et les problèmes dans le fichier.

17. Quelles sont les applications en temps réel de Hadoop?

  • Gestion de contenu.
  • Agences financières.
  • Défense et cybersécurité.
  • Gestion des publications sur les médias sociaux.

18. Quelle est la fonction de HDFS?

 Le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS) est l’unité de stockage par défaut de Hadoop. Il est utilisé pour stocker différents types de données dans un environnement distribué.

19. Qu’est-ce qu’un matériel standard?

Le matériel de base peut être défini comme les ressources matérielles de base requises pour exécuter la structure Apache Hadoop.

20. Citez des deamons utilisés pour tester la commande JPS.

  • NameNode
  • NodeManager
  • DataNode
  • Gestionnaire de ressources

21. Citez les formats de saisie les plus courants dans Hadoop?

  • Format de saisie de texte
  • Format d’entrée de la valeur clé
  • Format d’entrée du fichier de séquence

22. Donnez des exemples d’entreprises qui utilisent Hadoop.

  • Facebook
  • Netflix
  • Amazon
  • Twitter.

23. Quel est le mode par défaut pour Hadoop ?

 Le mode par défaut de Hadoop est le mode autonome. 

24. Quel est le rôle de Hadoop dans l’analyse de données volumineuses ?

Hadoop facilite l’analyse des données volumineuses car il fournit un stockage et aide à la collecte et au traitement des données.

25. Citez les composants de YARN

 Les principales composantes de YARN :

  • Gestionnaire de ressources
  • Node Manager
apache-spark

Apache Spark: Avantages et Inconvénients

Apache Spark est l’outil de génération de données massives largement utilisé par les industries  Apache Spark atteint des performances élevées pour les données par lots et en continu, en utilisant un planificateur DAG de pointe, un optimiseur de requêtes et un moteur d’exécution physique. Spark est principalement conçu pour la science des données et les abstractions de Spark facilitent les choses. Apache Spark fournit des API de haut niveau en Java, Scala, Python et R. Il dispose également d’un moteur optimisé pour les graphes d’exécution généraux. En traitement de données, Apache Spark est le plus grand projet open source.

Dans cet article, nous allons voir les avantages et inconvénients.

AvantagesRésultat de recherche d'images pour "le symbol plus"

Calcul en mémoire dans Spark

Avec le traitement en mémoire, nous pouvons augmenter la vitesse de traitement. Ici, les données sont mises en cache, nous n’avons donc pas besoin d’extraire les données du disque, le temps est donc sauvegardé. Spark dispose d’un moteur d’exécution DAG qui facilite le calcul en mémoire et le flux de données acyclique se traduisant par une vitesse élevée.

Rapidité de Traitement

Avec Apache Spark, on atteint une vitesse de traitement de données élevée. Environ 100 fois plus rapide en mémoire et 10 fois plus rapide sur le disque. Ceci est rendu possible en réduisant le nombre de lecture-écriture sur le disque.

Dynamique dans la nature

Il est facilement possible de développer une application parallèle, car Spark fournit 80 opérateurs de haut niveau.

Tolérance aux pannes dans l’étincelle

Apache Spark offre une tolérance aux pannes via Spark abstraction-RDD. Les RDD Spark sont conçus pour gérer l’échec de tout nœud de travail du cluster. Ainsi, cela garantit une perte de données nulle.

Traitement de flux en temps réel

Spark a une disposition pour le traitement de flux en temps réel. Auparavant, le problème avec Hadoop MapReduce était qu’il pouvait gérer et traiter des données déjà présentes, mais pas les données en temps réel. mais avec Spark Streaming, nous pouvons résoudre ce problème.

InconvénientsRésultat de recherche d'images pour "le symbol moins"

L’Absence de support pour le traitement en temps réel

Dans Spark Streaming, le flux de données en direct qui arrive est divisé en lots de l’intervalle prédéfini, et chaque lot de données est traité comme une base de données distribuée résiliente Spark (RDD). Ensuite, ces RDD sont traités à l’aide d’opérations telles que mapper, réduire, joindre, etc. Le résultat de ces opérations est envoyé par lots. Ainsi, ce n’est pas un traitement en temps réel, mais Spark gère presque en temps réel des données temps réel. Le traitement par micro-lots a lieu dans Spark Streaming.


Problème avec les petits fichiers

Si nous utilisons Spark avec Hadoop, nous rencontrons un problème pour la gestion de petits fichiers. HDFS fournit un nombre limité de gros fichiers plutôt qu’un grand nombre de petits fichiers. Un autre endroit où Spark Legs est derrière est que nous stockons les données compressées dans S3. Ce modèle est très bien sauf quand il y a beaucoup de petits fichiers compressés. La mission de Spark consiste maintenant à conserver ces fichiers sur le réseau et à les décompresser. Les fichiers compressés ne peuvent être décompressés que si l’intégralité du fichier se trouve sur un noyau. Il faudra donc beaucoup de temps pour graver leurs fichiers de décompression principaux en séquence.

Dans la RDD résultante, chaque fichier deviendra une partition; du coup, il y aura une grande quantité de petites partition dans une RDD. Maintenant, si nous voulons que notre traitement soit efficace, les RDD doivent être repartitionnés dans un format gérable. 


Aucun système de gestion de fichiers

Apache Spark n’a pas son propre système de gestion de fichiers. Il repose donc sur une autre plate-forme comme Hadoop ou une autre plate-forme sur le cloud. C’est l’un des problèmes connus de Spark. La capacité en mémoire peut être un goulot d’étranglement lorsque nous voulons un traitement rentable des mégadonnées, car conserver des données en mémoire coûte assez cher. En effet, la consommation de mémoire est très élevée et elle n’est pas gérée de manière conviviale. Apache Spark nécessite beaucoup de RAM pour s’exécuter en mémoire, le coût de Spark est donc assez élevé.

Manque d’algorithmes

Spark MLlib est à la ramasse en ce qui concerne un certain nombre d’algorithmes disponibles, tels que la distance de Tanimoto.

Optimisation manuelle

Le travail Spark doit être optimisé manuellement et convient à des jeux de données spécifiques. Si nous voulons que la partition et le cache dans Spark soient corrects, ils doivent être contrôlés manuellement.

Traitement itératif

Dans Spark, les données sont itérées par lots et chaque itération est planifiée et exécutée séparément.

Temps de Latence

Apache Spark a une latence plus élevée par rapport à Apache Flink.

Spark ne prend pas en charge les critères de fenêtre basés sur les enregistrements. Il n’a que des critères de fenêtre temporels.

 

Conclusion:

Kafka est une plate-forme unifiée permettant de gérer tous les flux de données en temps réel. Kafka prend en charge la livraison de messages à faible temps de latence et offre une garantie de tolérance de panne en cas de panne de la machine. Il a la capacité de gérer un grand nombre de consommateurs divers. Kafka est très rapide, effectue 2 millions d’écritures / seconde. Kafka conserve toutes les données sur le disque, ce qui signifie essentiellement que toutes les écritures sont stockées dans la mémoire cache de la page du système d’exploitation (RAM). Cela rend très efficace le transfert de données du cache de pages vers un socket réseau.

 

kafka

Apache Kafka: Avantages et Inconvénients

Le Big Data, un énorme volume de données. En ce qui concerne les données, il y a deux défis principaux. Le premier défi consiste à collecter un volume important de données et le second consiste à analyser les données collectées.  Apache Kafka est conçu pour les systèmes distribués à haut débit. Kafka fonctionne très bien en remplacement d’un broker de messages plus traditionnel. Comparé aux autres systèmes de messagerie, Kafka présente un meilleur débit, un partitionnement intégré, une réplication et une tolérance aux pannes inhérente, ce qui en fait un bon choix pour les applications de traitement de messages à grande échelle.

Dans cet article nous allons voir les différents avantages et inconvénients de Apache Kafka.

AvantagesRésultat de recherche d'images pour "le symbol plus"

Haut débit

Aucunement besoin de posséder un matériel très volumineux, Apache Kafka peut gérer des données à grande vitesse et à volume élevé. En outre, capable de prendre en charge des milliers de messages par seconde.

Faible latence

Kafka peut gérer ces messages avec une latence faible de quelques millisecondes requise par la plupart des nouveaux cas d’utilisation.

Tolérance de panne

L’un des meilleurs avantages est la tolérance aux pannes. En effet, Apache Kafka possède une capacité inhérente, à résister aux pannes de nœuds / machines au sein d’un cluster.

Durabilité

Quand on parle de durabilité on fait référence à la persistance des données / messages sur le disque. De plus, la réplication des messages est l’une des raisons de la durabilité. Les messages ne sont donc jamais perdus.

L’évolutivité

Sans aucun temps mort instantané en ajoutant des nœuds supplémentaires, Kafka peut être étendu. De plus, à l’intérieur du cluster Apache Kafka, la gestion des messages est totalement transparente et transparente.

Distribué

L’architecture distribuée de Apache Kafka  rend ce dernier est évolutif  grace à de nombreuses fonctionnalités telles que la réplication et le partitionnement.

Capacités du Broker de messages

Kafka a tendance à très bien fonctionner en remplacement d’un broker de messages plus traditionnel. Ici, un broker de messages fait référence à un programme intermédiaire, qui convertit les messages du protocole de messagerie formel de l’éditeur au protocole de messagerie formel du destinataire.

Variété de cas d’utilisation

Il est capable de gérer la variété de cas d’utilisation généralement requis pour un Data Lake. Par exemple, agrégation de journaux, suivi de l’activité Web, etc.

Traitement en temps réel

Kafka peut gérer un pipeline de données en temps réel. Étant donné que nous devons trouver un élément technologique pour gérer les messages en temps réel des applications, c’est l’une des raisons principales pour lesquelles Apache Kafka est notre choix.

 

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Problèmes liés au réglage du message

Comme nous le savons, le broker utilise certains appels système pour transmettre des messages au consumers. Cependant, les performances de Kafka diminuent considérablement si le message doit être légèrement modifié. Donc, il peut très bien fonctionner si le message reste inchangé car il utilise les capacités du système.

Ne prend pas en charge la sélection de sujets génériques

Il y a un problème qui fait que Apache Kafka ne fait correspondre que le nom exact du sujet, ce qui signifie qu’il ne prend pas en charge la sélection de sujets génériques. Parce que cela le rend incapable de traiter certains cas d’utilisation.

Manque de rythme

Il peut y avoir un problème en raison du manque de rythme, alors que les API nécessaires à d’autres langues sont gérées par des personnes et des entreprises différentes.

Réduit les performances

Généralement, la taille des messages individuels ne pose aucun problème. Cependant, les brokers et les consumers compressent ces messages à mesure que leur taille augmente. De ce fait, lors de la décompression, la mémoire du nœud est utilisée lentement. En outre, la compression se produit lorsque le flux de données dans le pipeline. Cela affecte le débit et les performances.

Se comporte maladroit

Parfois, il commence à se comporter un peu maladroit et lentement lorsque le nombre de files d’attente dans un cluster Apache Kafka augmente.

Manque de paradigmes de messagerie

Certains paradigmes de messagerie manquent dans Kafka, tels que les requêtes / réponses, les files d’attente de point à point, etc. Pas toujours, mais pour certains cas d’utilisation, cela semble problématique.
Il s’agissait donc des avantages et des inconvénients de Apache Kafka. J’espère que vous aimez notre explication.

 

Conclusion: avantages et inconvénients de Apache Kafka

Nous avons passé en revu l’essentiel des avantages et inconvénients de Kafka. Cela vous aidera beaucoup avant de l’utiliser. Toutefois, en cas de doute sur les avantages et les inconvénients de Kafka, n’hésitez pas à consulter la section commentaires.

 

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