В каких ситуациях удобно применять предобученные модели машинного обучения внутри ClickHouse? Почему для такой задачи лучше всего подходит метод [CatBoost][1]? Не так давно мы провели встречу, посвящённую одновременному использованию этих двух опенсорс-технологий. На встрече выступил разработчик Николай Кочетов — его лекцией мы и решили с вами поделиться. Николай разбирает описанную задачу на примере алгоритма предсказания вероятности покупки.


— Сначала о том, как устроен ClickHouse. ClickHouse — это аналитическая распределенная СУБД. Она столбцовая и с открытым исходным кодом. Самое интересное слово здесь — «столбцовая». Что оно значит? [Читать дальше →][2]

[1]: https://habrahabr.ru/company/yandex/blog/333522/
[2]: https://habrahabr.ru/post/347696/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=347696#habracut