systemml アーキテクチャ

Apache SystemML は、IBM によって開発およびオープンソース化された、最適化されたビッグデータ機械学習プラットフォームであり、ビッグデータを使用した機械学習に最適な職場を提供します。 Apache Spark 上で実行され、データを自動的にスケーリングし、コードをドライバー上で実行するか Apache Spark クラスター上で実行するかを行ごとに決定します。 (推奨学習: phpstorm)

SystemML は、線形代数プリミティブ、統計関数、ML 指定の構造を含む宣言的機械学習 (DML) であり、より簡単かつネイティブな表現を可能にします。 ML アルゴリズム。

アルゴリズムは、R タイプまたは Python タイプの構文を通じて表現されます。 DML は、基礎となる入力形式や物理的なデータ表現に依存しないカスタム分析とデータの柔軟な表現を提供することで、データ サイエンスの生産性を大幅に向上させます。

第 2 に、SystemML は、データとクラスター機能を通じて効率とスケーラビリティを確保する自動最適化機能を提供します。 SystemML は MapReduce 環境または Spark 環境で実行できます。

SystemML の特徴は次のとおりです:

(1) カスタマイズ可能なアルゴリズム

(2) 単一、Hadoop バッチ、Spark バッチを含む複数の実行モード,

(3) 自動最適化

SystemML の高度な機械学習は、主に次の 2 つの側面に基づいています:

SystemML 言語、宣言的機械学習 (DML) 。 SystemML には、線形代数プリミティブ、統計関数、および ML アルゴリズムの表現をより簡単かつネイティブにする ML 固有の構造が含まれています。アルゴリズムは、R タイプまたは Python タイプの構文を通じて表現されます。

DML は、基礎となる入力形式や物理的なデータ表現に依存しない、カスタム分析とデータの柔軟な表現を提供することで、データ サイエンスの生産性を大幅に向上させます。

第 2 に、SystemML は、データとクラスター機能を通じて効率とスケーラビリティを確保する自動最適化機能を提供します。 SystemML は MapReduce 環境または Spark 環境で実行できます。

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