Du interessierst Dich für die Programmierung und möchtest Deine Fähigkeiten verbessern und Deinen Code effizienter gestalten?
Möchtest Du bewährte Best Practices zur Optimierung Deiner Algorithmen und zur Verbesserung der Algorithmeneffizienz kennenlernen?
Unser Blog-Artikel macht Dich mit praktischen Code-Beispielen und Best Practices mit den wichtigsten Strategien zur Optimierung der Algorithmuseffizienz vertraut.
Gib Dich nicht mit langsamen und ineffizienten Code zufrieden – schließ Dich unser Programmier-Community Rock the Prototype an und werde ein Meister effizienter Algorithmen!
Heute möchte ich mit Dir über die Bedeutung der Algorithmeneffizienz sprechen und warum sie für Dich beim coden so wichtig ist.
Wenn Du Programmieren lernst, wirst Du schnell feststellen, dass das Schreiben von Code, der Probleme löst, nur der Anfang ist. Das Schreiben von effizientem Code ist genauso wichtig und wird einen sehr großen Unterschied in der Leistung Deiner Programme ausmachen.
In diesem Artikel erkläre ich, was Algorithmuseffizienz ist, warum sie wichtig ist, und liefere Dir einige Strategien zur Optimierung Deiner Algorithmen, um sie effizienter zu machen.
Wir tauchen in einige reale Code-Beispiele ein, und zeigen wie ineffiziente Algorithmen Deine Programme verlangsamen können, und ich zeige Dir, wie Du die Effizienz Deines Codes mithilfe der O-Notation messen kannst.
Anschließend untersuchen wir einige Best Practices zur Optimierung Deiner Algorithmen, einschließlich der Auswahl der richtigen Datenstrukturen, der Verwendung dynamischer Programmierung und der Implementierung von Memoization.
Am Ende dieses Artikels hast Du ein tieferes Verständnis dafür, warum die Effizienz von Algorithmen so wichtig ist und wie Du effizienteren Code schreiben kannst.
Du kannst Deine Programme schneller, zuverlässiger und skalierbarer machen.
Also nichts wie los und gemeinsam den Prototypen rocken!
In der Welt der Computerprogrammierung ist die Effizienz von Algorithmen von größter Bedeutung. Da Programme immer komplexer werden und mit größeren Datenmengen umgehen, wird es unerlässlich, Code zu schreiben, der diese Daten so effizient wie möglich verarbeiten kann.
Grosse O-Notation – Rolle und Bedeutung zur Performance Optimierung von Code
Hier kommt die Big-O-Notation ins Spiel:
Die Big-O-Notation ist eine mathematische Art, die Wachstumsrate eines Algorithmus zu beschreiben, wenn die Größe der Eingabedaten zunimmt. Es misst die obere Grenze der Zeitkomplexität eines Algorithmus im schlimmsten Fall oder wie viel Zeit der Algorithmus benötigt, um seine Aufgabe zu erfüllen, wenn die Größe der Eingabedaten zunimmt.
Unterschiedliche Algorithmen haben unterschiedliche Zeitkomplexitäten, was sich erheblich auf ihre Effizienz auswirken kann.
Beispielsweise benötigt ein Algorithmus mit einer Zeitkomplexität von O(1) unabhängig von der Größe der Eingabedaten immer dieselbe Zeit, um abgeschlossen zu werden. Andererseits dauert die Ausführung eines Algorithmus mit einer Zeitkomplexität von O(n^2) exponentiell länger, wenn die Größe der Eingabedaten zunimmt.
Loop Unrolling
Um den zeitlichen Aufwand zu minimieren, gibt es mehrere Best Practices, denen Programmierer folgen sollten. Ein Ansatz ist das Abrollen von Schleifen (Loop Unrolling), bei dem eine Schleife, die für eine große Anzahl von Iterationen ausgeführt wird, als eine Reihe kleinerer Schleifen umgeschrieben wird.
Memoisierung (memoization)
Ein weiterer Ansatz ist die Memoisierung, bei der die Ergebnisse teurer Funktionsaufrufe gespeichert werden, damit sie später wiederverwendet werden können.
Geeignete Datenstrukturen verwenden
Die Verwendung geeigneter Datenstrukturen ist ebenfalls ein wichtiger, zentraler Faktor der dazu beiträgt, die zeitliche Komplexität zu minimieren. Beispielsweise kann die Verwendung einer Hash-Tabelle anstelle eines Arrays für eine Suchoperation die Zeitkomplexität von O(n) auf O(1) reduzieren.
Als Programmierer*in kannst Du Code schreiben, der sowohl effizient als auch skalierbar ist, indem Du die Big O-Notation verstehst und Best Practices zur Minimierung der Zeitkomplexität befolgst. Das ist unerlässlich, um Software zu entwickeln, die immer komplexere Aufgaben und größere Datenmengen bewältigen kann.
Wenn wir von der Optimierung von Source Code und Algorithmuseffizienz sprechen, beziehen wir uns nicht nur darauf, wie schnell ein Algorithmus läuft, sondern auch darauf, wie viel Speicher er verbraucht. Diese Speichernutzung wird als Speicherplatzkomplexität bezeichnet, die die Menge an Speicher misst, die ein Algorithmus benötigt, um ein Problem zu lösen.
Einfach ausgedrückt ist die Raumkomplexität die Menge an Platz, die ein Algorithmus benötigt, um seine Aufgabe zu erfüllen. Dies kann sich auf die Größe des Arbeitsspeichers, des Speicherplatzes oder eines anderen Speichers beziehen, den der Algorithmus verwendet.
Die Raumkomplexität ist wichtig, da der Arbeitsspeicher eine endliche Ressource ist und die Verwendung von zu viel davon den Algorithmus verlangsamen oder sogar zum Absturz bringen kann. Darüber hinaus haben einige Probleme strenge Speicheranforderungen, und Algorithmen, die zu viel Speicher verwenden, sind möglicherweise nicht für diese Probleme geeignet.
Die Raumkomplexität wird normalerweise in Bezug auf die Speichermenge ausgedrückt, die von einem Algorithmus im Verhältnis zur Größe der Eingabedaten benötigt wird. Wir verwenden die gleiche Big-O-Notation, die wir für die Zeitkomplexität verwenden, um die Raumkomplexität zu beschreiben.
Beispielsweise hätte ein Algorithmus, der unabhängig von der Größe der Eingabedaten eine feste Speichermenge benötigt, eine Raumkomplexität von O(1) oder eine konstante Raumkomplexität. Andererseits hätte ein Algorithmus, der Speicher proportional zur Größe der Eingabedaten benötigt, eine Raumkomplexität von O(n), wobei n die Größe der Eingabe ist.
Best Practices zur Minimierung der Raumkomplexität umfassen die Verwendung von In-Place-Algorithmen, die die Eingabedaten an Ort und Stelle modifizieren, anstatt zusätzliche Datenstrukturen zu erstellen. Außerdem kann die Vermeidung unnötiger Datenstrukturen und die Verwendung geeigneter Datenstrukturen auch dazu beitragen, die Raumkomplexität zu minimieren.
Die Raumkomplexität ist also ein wesentliches Konzept für die Effizienz von Algorithmen ist, da sie die Menge an Speicher misst, die ein Algorithmus benötigt, um ein Problem zu lösen. Es ist entscheidend, dass Du bei der Programmierung immer darauf achtest die Raumkomplexität zu minimieren, indem Du Best Practices wie In-Place-Algorithmen und geeignete Datenstrukturen verwendest, um sicherzustellen, dass Deine Algorithmen effizient sind und Probleme mit strengen Speicheranforderungen bewältigen können.
Sortieralgorithmen
Sortieren ist eine grundlegende Operation in der Informatik, die Du regelmäßig beim coden brauchst. Die Sortierung von Elementen bezieht sich auf das Anordnen von Datenelementen in einer bestimmten Reihenfolge.
Sortieralgorithmen spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Effizienz von Computerprogrammen. Die Wahl eines Sortieralgorithmus hängt von der Art der Daten und den Anforderungen der Anwendung ab.
Den Sortieralgorithmen haben wir einen separaten Artikel gewidmet indem wir uns den gängigsten Sortieralgorithmen, ihrer zeitlichen und räumlichen Komplexität sowie Best Practices für die Auswahl des richtigen Sortieralgorithmus widmen.
Vergleich der Sortieralgorithmen
Bubble Sort, Selection-Sort und Insertion Sort sind einfach und leicht zu implementieren, aber sie sind für große Datensätze nicht geeignet.
Merge Sort und Quick Sort sind für große Datensätze effizient und haben eine bessere Worst-Case-Zeitkomplexität als die anderen. Merge Sort benötigt mehr Platz als die anderen Algorithmen, während Quick Sort eine hohe Worst-Case-Platzkomplexität aufweist.
Best Practices für die Auswahl des richtigen Sortieralgorithmus
Die Wahl des richtigen Sortieralgorithmus hängt von der Datengröße, dem Datentyp und den Anforderungen der Anwendung ab. Wenn die Datengröße klein ist, kann Bubble, Selection oder Insertion Sort ausreichend sein. Bei kleinen Datenmengen kann Bubble-, Selection- oder Insertion-Sort ausreichend sein.
Bei größeren Datenmengen kann Merge Sort oder Quick Sort besser sein. Bei der Sortierung von Objekten mit komplexen Vergleichen ist die Mischsortierung vorzuziehen. In Fällen, in denen der Platz begrenzt ist, sollten In-Place-Sortieralgorithmen wie Quick Sort verwendet werden.
Rekursion und Rekursive Algorithmen
Rekursive Algorithmen sind ein leistungsfähiges Werkzeug in der Programmierung, mit dem Sie komplexe Probleme lösen können, indem Sie sie in kleinere, besser handhabbare Teilprobleme zerlegen.
Nichts, was Du nicht clever optimierst ist performant!
Sie können jedoch auch ein zweischneidiges Schwert sein, da sie schnell ineffizient werden können, wenn sie nicht richtig optimiert werden.
Deshalb werden wir uns näher mit rekursiven Algorithmen und ihren Auswirkungen auf die Effizienz von Algorithmen befassen. Wir werden bewährte Verfahren zur Optimierung rekursiver Algorithmen untersuchen, einschließlich Tail-Rekursion und Memoisierung.
Wie funktioniert ein rekursiver Algorithmus?
Ein rekursiver Algorithmus zählt zu der Klasse von Algorithmen, die sich selbst aufrufen, um Teilprobleme zu lösen, bis die Teilprobleme klein genug sind, um direkt gelöst zu werden. Sie werden häufig in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von der Berechnung von Faktorzahlen und Fibonacci-Zahlen bis hin zum Durchlaufen von Datenstrukturen wie Bäumen und Graphen.
Allerdings können rekursive Algorithmen auch sehr rechenintensiv sein, insbesondere wenn die Rekursionstiefe groß wird. Dies liegt daran, dass jeder rekursive Aufruf eine zusätzliche Speicherzuweisung und einen Funktionsaufruf-Overhead erfordert.
Um rekursive Algorithmen zu optimieren, können wir verschiedene Techniken anwenden. Eine dieser Techniken ist die Tail-Rekursion, bei der der rekursive Aufruf die letzte Operation in der Funktion ist, so dass der Compiler sie zu einer Schleife optimieren kann. Dadurch wird der Speicher- und Funktionsaufruf-Overhead reduziert, was zu einer schnelleren Ausführung führt.
Optimierungstechnik der Memoisierung (memoization)
Eine weitere Technik ist die Memoisierung, bei der die Ergebnisse teurer Funktionsaufrufe zwischengespeichert und wiederverwendet werden, wenn die gleichen Eingaben erneut auftreten. Dadurch kann die Anzahl der rekursiven Aufrufe erheblich reduziert und die Leistung verbessert werden.
In diesem Artikel werden wir diese Techniken eingehend untersuchen und Beispiele dafür geben, wie Du diese Programmiertechnik auf gängige rekursive Algorithmen anwenden kannst. Wenn Sie diese Best Practices befolgen, können Sie effizientere und optimierte rekursive Algorithmen schreiben, die in realen Szenarien besser funktionieren.
Boldly Sorting Where No One Has Sorted Before
In Star Trek ist Warp-Geschwindigkeit das schneller als Licht-Antriebssystem, das von Raumschiffen verwendet wird.
Unser Codebeispiel berechnet den Warp-Geschwindigkeitsfaktor basierend auf der Geschwindigkeit eines Raumschiffs unter Verwendung der Gleichung aus dem technischen Handbuch von Star Trek. Es nimmt die Geschwindigkeit eines Raumschiffs in Metern pro Sekunde, berechnet den Warp-Geschwindigkeitsfaktor und gibt ihn als Zeichenfolge mit zwei Dezimalstellen zurück.
Der Code zeigt dann, wie die Funktion verwendet wird, um den Warp-Faktor für die USS Enterprise zu berechnen, vorausgesetzt, sie bewegt sich mit einer Geschwindigkeit von 8 Milliarden Metern pro Sekunde. Die Ausgabe des Codes ist eine Nachricht, die die Schiffsgeschwindigkeit und den entsprechenden Warp-Faktor angibt.
In unserem Star Trek-Codebeispiel haben wir eine rekursive Funktion verwendet, um die Fakultät einer Zahl zu berechnen, was ein weiteres Beispiel für einen rekursiven Algorithmus ist.
Nutze einprägsame und fantasievolle Codebeispiele für einfaches Programmieren Lernen!
Merke Dir anhand unseres an das Space-Epos Star Trek angelehntes Codebeispiel die Bedeutung der Algorithmuseffizienz. Nutze solche bildhaften Codebeispiele hier mit dem direkten bildhaften Bezug zur Zeit- und Raumkomplexität um Dir Best-Practice-Coding Praktiken leicht zu merken!
Das gilt sowohl für die Fibonacci-Folge als auch für unser Star Trek-Codebeispiel sowie für alle anderen Algorithmen oder Probleme, denen wir beim Programmieren begegnen können.
Praxis-Beispiele für reale Anwendungen, bei denen die Effizienz von Algorithmen entscheidend ist
Die Effizienz von Algorithmen ist in allen realen Anwendungen von entscheidender Bedeutung, insbesondere dann wenn Leistung und Geschwindigkeit entscheidende Faktoren sind. Zur Algorithmenleistung zählt natürlich auch die Qualität der Ergebnisse, die ein Algorithmus uns liefert.
Maschinelles Lernen und Empfehlungsalgorithmen (Recommendation Algorithm)
Zwei aktuelle Beispiele sind maschinelles Lernen und Empfehlungsalgorithmen. Im Kontext eines Empfehlungsalgorithmus spielt die Effizienz des Algorithmus eine entscheidende Rolle, um ein zufriedenstellendes Benutzererlebnis zu bieten.
Wie Suchmaschinen verarbeiten Empfehlungsalgorithmen riesige Datenmengen, um personalisierte Empfehlungen zu generieren. Ein langsamer Algorithmus oder eine schlechte Ergebnisqualität wird Benutzer frustrieren und sie zu Konkurrenzplattformen treiben. Daher investieren Empfehlungssysteme stark in die Optimierung ihrer Algorithmen für Qualität und Effizienz, um ihre Dominanz auf dem Markt aufrechtzuerhalten.
Empfehlungsalgorithmen – Empfehlungsalgorithmus
Empfehlungen für Tweets aus extrem großen Datenmengen generieren
Der Empfehlungsalgorithmus von Twitter verarbeitet täglich eine extrem große Datenmenge, um Tweets, Twitter-User und Inhalte in Form von Tweets vorzuschlagen, die Benutzer relevant und ansprechend finden könnten.
Solche Empfehlungsalgorithmen stützen sich auf komplexe Techniken des maschinellen Lernens, um riesige Mengen an Benutzerdaten in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren. Die Geschwindigkeit und Effizienz dieses Algorithmus sind entscheidend für die Aufrechterhaltung einer positiven Benutzererfahrung, da langsame oder ungenaue Empfehlungen zu Frustration und zum Wechseln der Benutzer zu anderen Social-Media-Plattformen führen können.
In ähnlicher Weise erfordern maschinelle Lernalgorithmen in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Marketing ein hohes Maß an Effizienz, um große Datensätze zu verarbeiten und genaue Vorhersagen zu treffen. Effiziente Algorithmen können einen erheblichen Einfluss auf die Geschäftsergebnisse haben, beispielsweise im Finanzbereich, wo sogar Millisekunden das Ergebnis eines Handels beeinflussen können.
Effizienz von Algorithmen und User Experience
Die Effizienz von Algorithmen hat somit einen erheblichen Einfluss auf die Benutzererfahrung und die User Experience in realen Anwendungen hat. Der Empfehlungsalgorithmus von Twitter und Algorithmen für maschinelles Lernen in anderen Branchen sind Beispiele für Bereiche, in denen Optimierung und Effizienz zu erheblichen Verbesserungen der Leistung und Wettbewerbsfähigkeit führen können.
Twitter’s SimClusters-Algorithmus
Der SimClusters-Algorithmus von Twitter ist ein Community-basiertes Empfehlungssystem, das von Twitter verwendet wird, um Nutzern personalisierte Inhalte vorzuschlagen.
Es wurde entwickelt, um große und vielfältige Daten zu verarbeiten, einschließlich verschiedener Arten von Inhalten wie Tweets, Bildern und Videos. Der Algorithmus nutzt maschinelle Lerntechniken wie Matrixfaktorisierung und tiefe neuronale Netze (Deep neural networks), um die komplexen Beziehungen zwischen Benutzern und Inhalten zu erfassen.
SimCluster’s effiziente Indizierungs- und Suchtechniken
SimClusters verwendet außerdem effiziente Indizierungs- und Suchtechniken, um schnell relevante Inhalte für Empfehlungen abzurufen. In Twitter’s GitHub Repo zur Simclusers V2 ist anschaulich dargestellt, wie dieser SimCluster-Algorithmus funktioniert, inklusive technischer Erläuterungen zu seiner Architektur und Anweisungen zum Ausführen des Systems auf einem lokalen Computer oder auf einem Cluster.
BERT4Rec und SimClusters
BERT4Rec und SimClusters sind beide Modelle/Algorithmen für Empfehlungssysteme, nähern sich dem Problem aber aus unterschiedlichen Perspektiven.
BERT4Rec ist ein Deep-Learning-Modell, das bidirektionale Encoder-Darstellungen von Transformatoren verwendet, um Empfehlungen für Benutzer basierend auf ihrem früheren Verhalten oder ihren Vorlieben zu generieren. Es verarbeitet sequentielle Daten wie Benutzer-Click-Streams und lernt die zugrunde liegenden Muster und Beziehungen in den Daten, um genaue Empfehlungen zu geben.
Auf der anderen Seite ist SimClusters ein Community-basierter Ansatz, der Empfehlungen generiert, indem Benutzer basierend auf ihrem Verhalten und ihren Vorlieben in ähnliche Gruppen gruppiert werden. Anschließend empfiehlt es Benutzern Elemente basierend auf dem Verhalten der Benutzer in ihrem Cluster. SimClusters verwendet graphbasierte Algorithmen, um ein Netzwerk von Benutzern und Elementen zu erstellen, und wendet dann Community-Erkennungsalgorithmen an, um Benutzer in ähnlichen Clustern zu gruppieren.
Während BERT4Rec ein Modell ist, das speziell für sequentielle Daten entwickelt wurde, können SimClusters verschiedene Datentypen verarbeiten, einschließlich heterogener Daten wie Benutzerattribute, Elementattribute und Textdaten. Sie können sich gegenseitig ergänzen, indem sie je nach Datentyp und Problemstellung unterschiedliche Ansätze für Empfehlungssysteme bieten.
Wie funktioniert SimClusters von Twitter?
Das Paket com.twitter.simclusters_v2.tweet_similarity enthält das Objekt ModelBasedTweetSimilaritySimClustersEmbeddingAdapter, das eine Methode adaptEmbeddingPairToDataRecord bereitstellt, die ein Paar von Tweet-Einbettungen an einen DataRecord anpasst.
Die Tweet-Einbettungen werden als SimClustersEmbedding-Objekte dargestellt und der DataRecord wird zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen verwendet.
Das Objekt stellt auch Adapter für normalisierte Tweet-Einbettungen bereit, die NormalizedSimClustersEmbeddingAdapter verwenden. Insgesamt ist der ModelBasedTweetSimilaritySimClustersEmbeddingAdapter eine Dienstprogrammklasse zum Konvertieren von Tweet-Einbettungen in ein Format, das für Modelle für maschinelles Lernen geeignet ist.
Algorithmen und Methoden zur Identifikation von Tweet-Merkmalen um die Ähnlichkeit zwischen Tweet-Paaren zu erkennen
Weitere Komponenten aus der com.twitter.simclusters_v2 Bibliothek definieren eine Reihe von Merkmalen, die zur Berechnung der Ähnlichkeit zwischen Tweet-Paaren verwendet werden können.
Zu den Tweet-Merkmalen gehören die IDs des Abfrage-Tweets und des Kandidaten-Tweets, ihre jeweiligen Einbettungen (im sparse continuous Format), der Zeitstempel jedes Tweets und andere Metadaten wie die Anzahl der Tweet-Paare und die Cosinus-Ähnlichkeit zwischen den Einbettungen. Es gibt auch eine binäre Kennzeichnung, die angibt, ob das Tweet-Paar co-engagiert ist oder nicht. Außerdem enthält es eine Konfiguration für einen Merkmalsspeicher, der zum Speichern und Abrufen der Tweet-Ähnlichkeitsmerkmale für die Vorhersage verwendet werden kann.
Die binäre Kennzeichnung in der Klasse TweetSimilarityFeatures wird verwendet, um anzuzeigen, ob ein Tweet-Paar Co-Engagement aufweist oder nicht. Co-Engagement bezieht sich auf eine Situation, in der zwei Tweets einen ähnlichen Inhalt oder eine ähnliche Botschaft haben und daher ein ähnliches Engagement (z. B. Likes, Retweets, Antworten usw.) von Nutzern erhalten. Das Label ist binär, da es nur zwei Werte annehmen kann: 1 (wahr), wenn das Tweet-Paar co-engagiert ist, und 0 (falsch), wenn das Tweet-Paar nicht co-engagiert ist.
Diese Kennzeichnung ist wichtig für Aufgaben wie Tweet-Empfehlungen und die Personalisierung von Inhalten. Wenn ein System erkennt, welche Tweet-Paare co-engagiert sind, kann es den Nutzern ähnliche Tweets empfehlen oder Inhalte auf der Grundlage ihres Engagement-Verlaufs personalisieren.
Die Bedeutung des sparse continuous Format im maschinellen Lernen
Beim maschinellen Lernen bezieht sich das sparse continuous Format auf eine Art der Datendarstellung, bei der die Daten größtenteils aus Nullen bestehen (sparse = spärlich) und nur wenige Nicht-Null-Werte aufweisen (kontinuierlich).
Algorithmen-Strategie der minimalen und effizienten Datenspeicherung
Dieses Format wird üblicherweise für die Darstellung hochdimensionaler Daten verwendet, wie z. B. Text- oder Bilddaten, bei denen die Anzahl der Merkmale oder Variablen sehr groß sein kann. Anstatt alle Werte für jede Variable zu speichern, was ineffizient und rechenaufwändig wäre, werden nur die Nicht-Null-Werte zusammen mit ihren Indizes gespeichert.
Betrachten wir zum Beispiel einen Satz, der als Bag-of-Words dargestellt wird, wobei jedes Wort ein Merkmal ist. In einem spärlichen kontinuierlichen Format würde der Satz als ein Vektor mit vielen Nullen und einigen wenigen Nicht-Null-Werten dargestellt, die das Vorhandensein bestimmter Wörter anzeigen. Dies ermöglicht eine effizientere Speicherung und Berechnung der Daten sowie einen besseren Umgang mit fehlenden Werten.
Strategie effizienter Algorithmen für maschinelles Lernen
Diese Strategie der effizienten Algorithmen für maschinelles Lernen wurde entwickelt, um den Prozess der Erstellung und des Einsatzes von Modellen für maschinelles Lernen zu optimieren, indem die Zeit und die Ressourcen, die für das Training und die Ausführung der Modelle erforderlich sind, minimiert werden.
Bezug zu Twitter’s SimCluster
Im Fall dieses speziellen Pakets com.twitter.simclusters_v2.tweet_similarity werden die Merkmale mit Hilfe verschiedener Arten von Merkmalklassen definiert, die von der Bibliothek com.twitter.ml.api.Feature bereitgestellt werden und verschiedene Datentypen (diskret, kontinuierlich, binär usw.) darstellen können.
In diesem Paket wird das Feature SparseContinuous verwendet, um die Einbettungen des Abfrage-Tweets und des Kandidaten-Tweets im Datenraum darzustellen. Die Verwendung des SparseContinuous-Formats ist vorteilhaft, da es die Darstellung hochdimensionaler, spärlicher Merkmalsvektoren auf eine speichereffizientere Weise ermöglicht, da nur Nicht-Null-Werte gespeichert werden und die Dimensionalität der Daten sehr hoch sein kann. Dies ist besonders nützlich bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und anderen Bereichen des maschinellen Lernens, wo hochdimensionale Merkmalsvektoren üblich sind.
Insgesamt trägt die Verwendung effizienter Algorithmusstrategien wie dieser dazu bei, Modelle des maschinellen Lernens skalierbarer und zugänglicher zu machen, was erhebliche Auswirkungen auf verschiedene Anwendungen hat die diese Implementierung nutzen.
Wie Du als Programmierer*in Effizienz für Deine Algorithmen adaptieren kannst
Als Programmierer*in kannst Du viele praxisorientierte Code-Techniken und anwendungsnahe Learnings für gutes Algorithmendesign aus Source Code wie in com.twitter.simclusters_v2.tweet_similarity übernehmen.
Profitiere von der Effizienz spärlich kontinuierlicher Merkmale
Beispielsweise die Verwendung von spärlichen kontinuierlichen Merkmalen, die Definition von binären Etiketten für Klassifizierungsaufgaben und die Implementierung effizienter Algorithmen für Ähnlichkeitsberechnungen.
Adaptiere bewährte Algorithmen-Techniken des maschinellen Lernens
Diese Algorithmen-Techniken kannst Du auf eine Vielzahl von Problemen des maschinellen Lernens anwenden, z. B. wenn Du ein effizientes Empfehlungssystem benötigst, eine natürliche Sprache und die Bilderkennung verarbeiten möchtest und hierbei sinnvollerweise gleichzeitig darauf achten musst, die Algorithmen-Leistung zu verbessern um kostspielige Rechenoperationen einzusparen. All dass natürlich immer bei gleichzeitiger Beachtung qualitativer Algorithmenmerkmale.
Verwende Feature engineering, Feature encoding, Data record creation sowie Model training und evaluation
Über den Autor:
Sascha Block
Ich bin Sascha Block – IT-Architekt in Hamburg und der Initiator von Rock the Prototype. Ich möchte Prototyping erlernbar und erfahrbar machen. Mit der Motivation Ideen prototypisch zu verwirklichen und Wissen rund um Software-Prototyping, Softwarearchitektur und Programmierung zu teilen, habe ich das Format und die Open-Source Initiative Rock the Prototype geschaffen.
