Ιδρυματικό Αποθετήριο
Πολυτεχνείο Κρήτης
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN
|
EL
| URI: | http://purl.tuc.gr/dl/dias/9E852A17-9A5E-473A-A3B2-D3A9509A5FB9 | ||
| Έτος | 2024 | ||
| Τύπος | Διπλωματική Εργασία | ||
| Άδεια Χρήσης |
|
||
| Βιβλιογραφική Αναφορά | Ιωάννης Λαμπρινίδης, "Σύστημα κατανεμημένης μηχανικής μάθησης στην πλατφόρμα Akka", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2024 https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.101190 | ||
| Εμφανίζεται στις Συλλογές |
Η αυξανόμενη διάδοση των εφαρμογών που βασίζονται στα δεδομένα έχει οδηγήσει σε αυξανόμενη ζήτηση για αποτελεσματικούς και κλιμακωτούς αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. Αυτή η διατριβή εμβαθύνει στο σχεδιασμό και την υλοποίηση ενός κατανεμημένου πυρήνα επικοινωνίας στο Akka για το σύστημα Online Machine Learning and Data Mining (OMLDM), ένα σύστημα που υποστηρίζει κατανεμημένη online μάθηση αξιοποιώντας την Parameter Server αρχιτεκτονική, για την ανάπτυξη Online Machine Learning pipelines σε πλατφόρμες ροής. Ο στόχος ήταν η υλοποίηση ενός αποτελεσματικού, κλιμακωτού, ανθεκτικού σε σφάλματα και ισχυρού πυρήνα για το OMLDM, η ανάλυση της επιβάρυνσης απόδοσης του Akka σε σύγκριση με μια τοπική υλοποίηση του πυρήνα του OMLDM που υλοποιήθηκε σε Java Threads και η αξιολόγηση της αύξησης της ταχύτητας απόδοσης που επιτυγχάνει ο πυρήνας σε ένα περιβάλλον cluster. Παρουσιάζεται μέσω πειραμάτων η επιβάρυνση επικοινωνίας που εισάγει το Akka και η απόδοση του πυρήνα σε τοπικά και clustered περιβάλλοντα.
Copyright © DIAS 2013
