Défis du Big Data : l'expansion vers des données massives
Graph Chatbot
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre l'interprétation probabiliste de la régression logistique, la régression multinomiale, le KNN, les hyperparamètres et la malédiction de la dimensionnalité.
Explore la virtualisation des données dans le projet SmartDataLake, couvrant l'optimisation des requêtes, le niveau de stockage et les défis dans le traitement de données hétérogènes.
Souligne les avantages de la tenue de notes pour l'efficacité, la réduction du stress et l'intégrité de la recherche, en fournissant des méthodes pour une pratique efficace.
Couvre magnonique, du stockage magnétique au traitement de données économes en énergie, en explorant la logique basée sur les ondes et le calcul par ondes de spin.
Explore la 2ème génération de modèles d'exécution pour l'informatique distribuée, en mettant l'accent sur les ensembles de données distribués Spark et Résilient (RDD).
Explore les complexités de la programmation dans les cadres informatiques distribués, en mettant l'accent sur l'optimisation de la localisation des données et les stratégies de multitenance.
