Parallel mf (09) (Thuật toán phân tán phân tích ma trận dữ liệu lớn)
Génération de l'aperçu...
Bài giảng về thuật toán phân tán phân tích ma trận trong môn Phân tích Dữ liệu Lớn, trình bày mô hình phân tích ma trận và phương pháp giảm gradient ngẫu nhiên.
Description
Big Data Analytics Big Data Analytics D. Distributed Machine Learning Algorithms / D.2 Distributed Matrix Factorization Lars Schmidt-Thieme Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL) Institute of Computer Science University of Hildesheim, Germany Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 24 Big Data Analytics Syllabus Tue. 4.4. (1) 0. Introduction Tue. 11.4. Tue. 18.4. (2) (3) A. Parallel Computing A.1 Threads A.2 Message Passing Interface (MPI) Tue. 25.4. Tue. 2.5. Tue. 9.5. (4) (5) (6) B. Distributed Storage B.1 Distributed File Systems B.2 Partioning of Relational Databases B.3 NoSQL Databases Tue. 16.5. (7) A.3 Graphical Processing Units (GPUs) Tue. 23.5. Tue. 30.5. Tue. 6.6. (8) (9) C. Distributed Computing Environments C.1 Map-Reduce C.2 Resilient Distributed Datasets (Spark) Pentecoste Break — Tue. 13.6. Tue. 20.6. Tue. 27.6. Tue. 4.7. (10) (11) (12) (13) D. Distributed Machine Learning Algorithms D.1 Distributed Stochastic Gradient Descent D.2 Distributed Matrix Factorization D.3 Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) Questions and Answers Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 24 Big Data Analytics Outline 1. Introduction 2. Matrix Factorization via Distributed SGD 3. NOMAD Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 24 Big Data Analytics 1. Introduction Outline 1. Introduction 2. Matrix Factorization via Distributed SGD 3. NOMAD Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 24 Big Data Analytics 1. Introduction The Matrix Completion Problem Given I the values D ⊆ [N] × [M] × R of some cells of an unknown matrix Y ∈ RN×M (called data) and I a function ` : R × R → R (called loss), predict the values of the missing
Résumé IA
- Nom du document
- Parallel mf (09) (Thuật toán phân tán phân tích ma trận dữ liệu lớn)
- École / Cours
- University of Hildesheim · Big Data
- Contenu
- Tài liệu giới thiệu bài toán hoàn thành ma trận và mô hình phân tích ma trận cơ bản. Nó trình bày cách áp dụng thuật toán Giảm Gradient Ngẫu nhiên để giải quyết bài toán phân tích ma trận trong môi trường phân tán.
- Table des matières
- 0. Introduction
- A. Parallel Computing
- A.1 Threads
- A.2 Message Passing Interface (MPI)
- A.3 Graphical Processing Units (GPUs)
- B. Distributed Storage
- B.1 Distributed File Systems
- B.2 Partioning of Relational Databases
- B.3 NoSQL Databases
- C. Distributed Computing Environments
- C.1 Map-Reduce
- C.2 Resilient Distributed Datasets (Spark)
- D. Distributed Machine Learning Algorithms
- D.1 Distributed Stochastic Gradient Descent
- D.2 Distributed Matrix Factorization
- D.3 Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM)
- Questions and Answers
- 1. Introduction
- 2. Matrix Factorization via Distributed SGD
- 3. NOMAD
- Pages
- 37 pages
- Téléversé par
- Uni24h
Foire aux questions
Ce document est-il gratuit ?
Oui. « Parallel mf (09) (Thuật toán phân tán phân tích ma trận dữ liệu lớn) » est gratuit — il suffit de vous connecter et de cliquer sur Télécharger pour obtenir le fichier original.
Combien de pages compte ce document ?
Le document contient 37 pages, pour le cours Big Data. Vous pouvez le prévisualiser en ligne avant de le télécharger.
Puis-je prévisualiser avant de télécharger ?
Oui. Vous pouvez prévisualiser ce document directement sur cette page avec le lecteur en ligne, puis décider de le télécharger ou non.
Parallel mf (09) (Thuật toán phân tán phân tích ma trận dữ liệu lớn)
Génération de l'aperçu...
Big Data Analytics Big Data Analytics D. Distributed Machine Learning Algorithms / D.2 Distributed Matrix Factorization Lars Schmidt-Thieme Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL) Institute of Computer Science University of Hildesheim, Germany Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 24 Big Data Analytics Syllabus Tue. 4.4. (1) 0. Introduction Tue. 11.4. Tue. 18.4. (2) (3) A. Parallel Computing A.1 Threads A.2 Message Passing Interface (MPI) Tue. 25.4. Tue. 2.5. Tue. 9.5. (4) (5) (6) B. Distributed Storage B.1 Distributed File Systems B.2 Partioning of Relational Databases B.3 NoSQL Databases Tue. 16.5. (7) A.3 Graphical Processing Units (GPUs) Tue. 23.5. Tue. 30.5. Tue. 6.6. (8) (9) C. Distributed Computing Environments C.1 Map-Reduce C.2 Resilient Distributed Datasets (Spark) Pentecoste Break — Tue. 13.6. Tue. 20.6. Tue. 27.6. Tue. 4.7. (10) (11) (12) (13) D. Distributed Machine Learning Algorithms D.1 Distributed Stochastic Gradient Descent D.2 Distributed Matrix Factorization D.3 Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) Questions and Answers Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 24 Big Data Analytics Outline 1. Introduction 2. Matrix Factorization via Distributed SGD 3. NOMAD Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 24 Big Data Analytics 1. Introduction Outline 1. Introduction 2. Matrix Factorization via Distributed SGD 3. NOMAD Lars Schmidt-Thieme, Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL), University of Hildesheim, Germany 1 / 24 Big Data Analytics 1. Introduction The Matrix Completion Problem Given I the values D ⊆ [N] × [M] × R of some cells of an unknown matrix Y ∈ RN×M (called data) and I a function ` : R × R → R (called loss), predict the values of the missing
Lire le document entier
- Nom du document
- Parallel mf (09) (Thuật toán phân tán phân tích ma trận dữ liệu lớn)
- École / Cours
- University of Hildesheim · Big Data
- Contenu
- Tài liệu giới thiệu bài toán hoàn thành ma trận và mô hình phân tích ma trận cơ bản. Nó trình bày cách áp dụng thuật toán Giảm Gradient Ngẫu nhiên để giải quyết bài toán phân tích ma trận trong môi trường phân tán.
- Table des matières
- 0. Introduction
- A. Parallel Computing
- A.1 Threads
- A.2 Message Passing Interface (MPI)
- A.3 Graphical Processing Units (GPUs)
- B. Distributed Storage
- B.1 Distributed File Systems
- B.2 Partioning of Relational Databases
- B.3 NoSQL Databases
- C. Distributed Computing Environments
- C.1 Map-Reduce
- C.2 Resilient Distributed Datasets (Spark)
- D. Distributed Machine Learning Algorithms
- D.1 Distributed Stochastic Gradient Descent
- D.2 Distributed Matrix Factorization
- D.3 Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM)
- Questions and Answers
- 1. Introduction
- 2. Matrix Factorization via Distributed SGD
- 3. NOMAD
- Pages
- 37 pages
- Téléversé par
- Uni24h
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !
Neumann (mối quan hệ giữa Exascale Computing và Big Data) - Philipp Neumann
Tính toán trong bộ nhớ với Spark - Julian M. Kunkel
Intro to Mapreduce (02) (Giới thiệu về MapReduce và Hadoop) (Tiếng Anh)
GPUs (04) (Xử lý song song và bộ xử lý đồ họa)
Neo4j (08) (Xử lý đồ thị với Neo4j) - BigData Analytics - Julian M. Kunkel
Chương 7.Cơ học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 6.Quang học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 5.Thuyết tương đối - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 4. Tán xạ ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 3.Phân cực ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !