architecture systèmeml

Apache SystemML est une plateforme optimisée d'apprentissage automatique Big Data développée et open source par IBM, offrant le meilleur environnement de travail pour l'apprentissage automatique utilisant le Big Data. Il s'exécute sur Apache Spark et met automatiquement à l'échelle les données, déterminant ligne par ligne si le code doit s'exécuter sur le pilote ou sur le cluster Apache Spark. (Apprentissage recommandé : phpstorm)

SystemML est un apprentissage automatique déclaratif (DML), comprenant des primitives d'algèbre linéaire, des fonctions statistiques et des structures de spécification ML, ce qui le rend plus facile et plus natif. Algorithmes ML.

Les algorithmes sont exprimés via une syntaxe de type R ou de type Python. DML augmente considérablement la productivité de la science des données en fournissant des expressions flexibles d'analyses et de données personnalisées indépendantes du format d'entrée sous-jacent et de la représentation physique des données.

Deuxièmement, SystemML fournit des fonctions d'optimisation automatique pour garantir l'efficacité et l'évolutivité grâce aux fonctionnalités de données et de cluster. SystemML peut s'exécuter dans les environnements MapReduce ou Spark.

Ce qui distingue SystemML est :

(1) Des algorithmes personnalisables

(2) Plusieurs modes d'exécution, notamment un seul, un lot Hadoop et un lot Spark ,

(3) optimisation automatique

L'apprentissage automatique avancé SystemML repose principalement sur deux aspects :

Langage SystemML, apprentissage automatique déclaratif (DML) . SystemML contient des primitives d'algèbre linéaire, des fonctions statistiques et des structures spécifiques au ML qui rendent l'expression des algorithmes de ML plus facile et plus native. Les algorithmes sont exprimés via une syntaxe de type R ou de type Python.

DML augmente considérablement la productivité de la science des données en fournissant des expressions flexibles d'analyses et de données personnalisées indépendantes du format d'entrée sous-jacent et de la représentation physique des données.

Deuxièmement, SystemML fournit des fonctions d'optimisation automatique pour garantir l'efficacité et l'évolutivité grâce aux fonctionnalités de données et de cluster. SystemML peut s'exécuter dans les environnements MapReduce ou Spark.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!