Original title: Škálovatelné strojové učení s využitím nástrojů Hadoop a Mahout
Translated title: Scalable machine learning using Hadoop and Mahout tools
Authors: Kryške, Lukáš ; Atassi, Hicham (referee) ; Burget, Radim (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2012
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato bakalářská práce srovnává několik nástrojů pro realizaci škálovatelné platformy strojového učení a popisuje jejich výhody a nevýhody. Dále práce prakticky realizuje funkčnost škálovatelné platformy založené na nástroji Apache Hadoop a zabývá se měřením výkonu samoučícího algoritmu K-Means pomocí knihoven strojového učení Apache Mahout na celkem pěti výpočetních uzlech. This bachelor’s thesis compares several tools for building a scalable, machine learning platform and describes their advantages and disadvantages. It also practically demonstrates functionality of this scalable platform based on the Apache Hadoop and Apache Mahout tools and measures performance of the K-Means algorithm for total of five computing nodes.
Keywords: Hadoop; machine learning; Mahout; parallel supercomputing; supercomputer; Hadoop; Mahout; paralelní zpracování dat; strojové učení; superpočítač

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/10042

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-243229


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses