大数据系统中的分布式机器学习算法研究 1. 前言 随着科技的进步,我们生产和生活的方方面面都与数据密不可分。而人们对数据获取、存储、处理的需求也日益增长。然而,数据量的增大并不是解决问题的全部。要实现有意义的数据分析,就需要用机器学习技术将数据转化为有价值的信息。 大数据系统中的分布式机器学习算法是实现...
一、分布式机器学习算法的研究进展 1.1参数服务器模型 参数服务器模型是分布式机器学习算法中的一种经典模型。它将模型参数存储在参数服务器上,并通过网络传输来更新参数。这种模型可以有效地减少通信开销,提高计算效率。随着硬件设备的发展和网络带宽的提升,参数服务器模型在分布式机器学习中得到了广泛应用。 1.2增量式学习...
二、分布式环境下的机器学习算法 机器学习算法是数据挖掘领域的重要分支,可以通过模型训练来学习数据的规律,进而对新的数据进行预测和分类。在传统的机器学习中,数据规模不大时,单机运算就可以胜任。但是,随着大数据的到来,传统的机器学习算法已经不再适用。分布式机器学习算法应运而生,在分布式环境下通过将数据分散到多个...
摘要:传统的机器学习方法只适用于小量的数据集.对于大规模的训练数据,使用单机系统求解机器学习中的最优化问题显然是不现实的.分布式计算系统为并行计算求解此类问题提供了方案.当前业界使用的主流分布式计算框架有三种:MPI,MapReduce以及Spark.它们实现了不同的并行编程模型:消息传递或者数据并行.本文首先介绍了分布式计算...
刘铁岩博士是机器学习与信息检索领域的国际著名专家,带领的微软亚洲研究院机器学习研究团队成果斐然。此次他们基于分布式机器学习方面的丰富经验推出《分布式机器学习:算法、理论与实践》一书,将是希望学习和了解分布式机器学习的中文读者的福音,必将有力促进相关技术在我国的推广和发展。
基于拜占庭容错与隐私保护的去中心化机器学习方法 本发明涉及一种鲁棒的拜占庭容错分布式梯度下降算法,该方法包括以下步骤:步骤1:对要训练的模型的结构以及超参数进行初始化;步骤2:参数服务器框架中的每个工作节点按照梯度下降法计算局部梯度并发送给参数服务器,步骤3:参数服务器在训练的开始阶段先采用mul... 徐明辉,程...
在实现分布式视频流处理的过程中,机器学习算法可以发挥重要作用。因为机器学习可以通过自我学习和优化来提高算法的性能和效率。视频流处理需要处理大量的数据,传统的方法往往需要指定算法的操作步骤和参数,机器学习算法的自适应和自我优化的能力可以帮助我们快速提高算法的性能。 在分布式视频流处理算法中,图像识别和分析是一...
的发展,机器学习技术在很多优化问题上表现出优异的性能。对分布式生产调 度问题,目前还没有同时使用群智能算法和机器学习算法进行求解的研究。本 文提出基于群智能和机器学习的分布式生产调度算法。 首先,以分布式装配流水车间为研究对象,研究供应链协同下的生产调度和车 ...
提出了一种面向云计算系统的分布式机器学习任务调度算法(CloudScheML),CloudScheM以最小化干扰和分布式机器学习任务的训练完成时间为目标进行任务调度.CloudScheML采用了配置有回报模型的深度强化学习(RL)框架,并采用了一系列技术来提高训练的稳定性和收敛速度.建立回报预测模型,该模型使用历史数据样本进行训练,以解决训练...
斯坦福大学计算机科学和统计学助理教授。研究兴趣广泛包括机器学习、算法及其理论,例如深度学习、(深度)强化学习、预训练/基础模型、鲁棒性、非凸优化、分布式优化和高维统计。 近期作品: Sang Michael Xie, Hieu Pham, Xuanyi Dong, Nan Du, Hanxiao Liu, Yifeng Lu, Percy Liang, Quoc V. Le, Tengyu Ma, Adam...