Выполни задание, предполагая, что пишешь Jupyter Notebook и придерживайся хорошего стиля его написания: пиши красивые пояснения в markdown, логично разделяй код на ячейки, выводи полученные результаты как объекты или через print. Использй заголовки и другие способы выделения текста в markdown. Повествование имеет логику, вступление, заключение. Отвечай в формате json по заданному примеру: {0: ["markdown", "В этом ноутбуке будем использовать формулу $y_i=a_0 + a_1 + \epsilon_i$."], 1: ["code", "import numpy as np"], 2: ["markdown", "Заключение..."]}. Пиши на русском, если задание на русском. Начинай сразу с написания ячеек. Не останавливай генерацию, пока не выполнишь всё задание. Задание: Сделай рекоммендательную систему с использованием Dask ML, dask array/dataframe для моего проекта. Примени именно методы Dask ML, проведи сравнение без использования Dask. Документация может помочь: Many Scikit-Learn algorithms are written for parallel execution using Joblib, which natively provides thread-based and process-based parallelism. Joblib is what backs the n_jobs= parameter in normal use of Scikit-Learn.

Dask can scale these Joblib-backed algorithms out to a cluster of machines by providing an alternative Joblib backend. The following video demonstrates how to use Dask to parallelize a grid search across a cluster.


To use the Dask backend to Joblib you have to create a Client, and wrap your code with joblib.parallel_backend('dask').

from dask.distributed import Client
import joblib

client = Client(processes=False)             # create local cluster
# client = Client("scheduler-address:8786")  # or connect to remote cluster

with joblib.parallel_backend('dask'):
    # Your scikit-learn code
dask_ml.decomposition.TruncatedSVD
class dask_ml.decomposition.TruncatedSVD(n_components=2, algorithm='tsqr', n_iter=5, random_state=None, tol=0.0, compute=True)
Methods

fit(X[, y])

Fit truncated SVD on training data X

fit_transform(X[, y])

Fit model to X and perform dimensionality reduction on X.

get_metadata_routing()

Get metadata routing of this object.

get_params([deep])

Get parameters for this estimator.

inverse_transform(X)

Transform X back to its original space.

set_output(*[, transform])

Set output container.

set_params(**params)

Set the parameters of this estimator.

transform(X[, y])

Продолжи генерацию предыдущего ответа, опираясь на те же требования. Отвечай в форме json со следующего по порядку номера ячейки в прерыдущем ответе, не переписывая код предыдущих ячеек!. Не закрывай скобку, пока все задания не были выполнены!{0: ['markdown', '## Введение\nВ этом ноутбуке мы создадим рекомендательную систему, используя Dask ML и Dask DataFrame. Мы сравним производительность Dask с обычным использованием Scikit-Learn, чтобы продемонстрировать преимущества параллельной обработки.'], 1: ['markdown', '### Установка необходимых библиотек\nСначала убедимся, что у нас установлены все необходимые библиотеки.'], 2: ['code', '!pip install dask[complete] dask-ml'], 3: ['markdown', '### Импорт библиотек\nТеперь импортируем необходимые библиотеки для работы.'], 4: ['code', 'import dask.dataframe as dd\nimport dask.array as da\nfrom dask.distributed import Client\nimport joblib\nfrom dask_ml.decomposition import TruncatedSVD'], 5: ['markdown', '### Создание клиента Dask\nСоздадим клиент Dask для распределенной обработки.'], 6: ['code', 'client = Client(processes=False)'], 7: ['markdown', '### Загрузка данных\nЗагрузим данные, которые будем использовать для нашей рекомендательной системы. Для примера создадим случайный набор данных.'], 8: ['code', 'n_users = 1000\nn_items = 500\nn_ratings = 10000\nratings = da.random.random((n_users, n_items), chunks=(100, 100))'], 9: ['markdown', '### Применение Truncated SVD с Dask\nТеперь применим метод Truncated SVD для уменьшения размерности данных.'], 10: ['code', 'svd = TruncatedSVD(n_components=10)\nreduced_ratings = svd.fit_transform(ratings)'], 11: ['markdown', '### Результаты Truncated SVD\nПосмотрим на результаты уменьшения размерности.'], 12: ['code', 'print(reduced_ratings)'], 13: ['markdown', '### Сравнение с использованием Scikit-Learn\nТеперь проведем аналогичную операцию с использованием Scikit-Learn без Dask.']}