Název:
Škálovatelné strojové učení s využitím nástrojů Hadoop a Mahout
Překlad názvu:
Scalable machine learning using Hadoop and Mahout tools
Autoři:
Kryške, Lukáš ; Atassi, Hicham (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2012
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [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.
Klíčová slova:
Hadoop; Mahout; paralelní zpracování dat; strojové učení; superpočítač; Hadoop; machine learning; Mahout; parallel supercomputing; supercomputer
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/10042