시스템ML 아키텍처

Apache SystemML은 IBM이 개발하고 오픈소스화한 최적화된 빅데이터 머신러닝 플랫폼으로, 빅데이터를 활용한 머신러닝을 위한 최고의 작업 공간을 제공합니다. Apache Spark에서 실행되며 자동으로 데이터 크기를 조정하여 코드가 드라이버에서 실행되어야 하는지 또는 Apache Spark 클러스터에서 실행되어야 하는지를 한 줄씩 결정합니다. (권장 학습: phpstorm)

SystemML은 선형 대수 기본 요소, 통계 함수 및 ML 지정 구조를 포함하는 선언적 기계 학습(DML)으로, ML 알고리즘을 더 쉽고 네이티브하게 표현할 수 있습니다.

알고리즘은 R 유형 또는 Python 유형 구문을 통해 표현됩니다. DML은 기본 입력 형식 및 물리적 데이터 표현과 관계없이 사용자 정의 분석 및 데이터의 유연한 표현을 제공하여 데이터 과학 생산성을 크게 향상시킵니다.

둘째, SystemML은 데이터 및 클러스터 기능을 통해 효율성과 확장성을 보장하는 자동 최적화 기능을 제공합니다. SystemML은 MapReduce 또는 Spark 환경에서 실행될 수 있습니다.

SystemML의 차별점은 다음과 같습니다.

(1) 사용자 정의 가능한 알고리즘

(2) 단일, Hadoop 배치 및 Spark 배치를 포함한 다중 실행 모드,

(3) 자동 최적화

SystemML 고급 기계 학습은 주로

SystemML 언어와 선언적 기계 학습(DML)이라는 두 가지 측면을 기반으로 합니다. SystemML에는 선형 대수 기본 요소, 통계 함수, ML 관련 구조가 포함되어 있어 ML 알고리즘을 더욱 쉽고 자연스럽게 표현할 수 있습니다. 알고리즘은 R 유형 또는 Python 유형 구문을 통해 표현됩니다.

DML은 기본 입력 형식 및 물리적 데이터 표현과 관계없이 사용자 정의 분석 및 데이터의 유연한 표현을 제공하여 데이터 과학 생산성을 크게 향상시킵니다.

둘째, SystemML은 데이터 및 클러스터 기능을 통해 효율성과 확장성을 보장하는 자동 최적화 기능을 제공합니다. SystemML은 MapReduce 또는 Spark 환경에서 실행될 수 있습니다.

위 내용은 시스템ML 아키텍처의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!