Rendre KMeans de Sklearn plus de 30 fois plus rapide

L'algorithme KMeans est couramment utilisé pour regrouper des données non étiquetées. Mais avec de grands ensembles de données, scikit-learn prend beaucoup de temps à entraîner le modèle et faire des prédictions.

Pour accélérer KMeans, tu peux utiliser Faiss de Facebook AI Research. Il permet d'accélérer la recherche des plus proches voisins et du clustering.

Faiss utilise un « index inversé », une structure de données optimisée pour stocker et indexer les points de données. Cela permet d'effectuer un clustering extrêmement efficace.

En outre, Faiss offre une parallélisation et un support GPU, ce qui améliore encore les performances de ses algorithmes de clustering.

Pour en savoir plus : GitHub de Faiss.

Voici le code du duel Sklearn vs. Faiss ci-dessus.