Розглянуто та досліджено питання підвищення продуктивності застосування моделей та методів задач машинного навчання з використанням Apache Spark Azure HDInsight. Для підвищення обгрунтованості отриманих результатів використано один з найбільш відомих бенмарків для тестування бібліотек машинного навчання Spark-Perf. Наведені кроки щодо встановлення, розгортання та налаштування Apache Spark на платформі Azure. Для оцінки ефективності розподілених обчислень використано метрики продуктивності щодо середнього часу навчання та тестування та їх відношення. Проведений порівняльний аналіз результатів розв'язку задач з бібліотеки MLlib для кластерів з гомогенною та гетерогенною архітектурою, які свідчать про високу ефективність їх використання.

  Повний текст PDF - 632.077 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"