parallel programming

기계학습에 빠져 버리다.

hongiiv 2007. 12. 26. 22:44
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Map-Reduce for Machine Learning on Multicore
Map-Reduce를 이용한 Machine Learning(locally weighted liner regression, k-means, logistic regression, naive Bayes, SVM, ICA, Principal Component Analysis, gaussian discriminant analysis, EM, backpropagation)의 속도 향상

IBM Parallel Machine Learning Toolbox
classification: Support-vetcor machine(SVM) and liner least squars
clustering: k-means, fuzzy k-means, kernel k-means, and Iclust
Feature reduction: Principal Component Analysis(PCA) and kernel PCA
에 대해서 MPICH2를 이용한 속도 향상

Parallelization of multicategory support vector machines(PMC-SVM) for classifying microarray data
multi-category 문제를 해결하기 위한 sequential minimum optimization(SMO) 알고리즘인 LibSVM을 C++과 MPI를 사용해서 속도 향상

각각 특색이 있단 말이지, 세번째꺼는 일반적인 내용으로 기존의 라이브러리에 MPI를 적용시켜서 병렬화한 것으로 매우 일반적인 모습의 속도 향상이 되겠고, 두번째는 IBM의 alphaWorks에서 수행한 프로젝트라는점이 매우 특색있고, 마지막으로 첫번째는 map-reduce를 이용했다는 점에서 MPI를 사용한 두개와 차별성이 있다.


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