Moderna avancerade analysapplikationer använder maskininlärningsteknik och innehåller flera steg av domänspecifik och generell bearbetning med höga resursbehov. Vi presenterar KeystoneML, ett system som fångar och optimerar end-to-end storskaliga maskininlärningsprogram för höggenomströmningsutbildning i en distribuerad miljö med en hög nivå API. Detta tillvägagångssätt ger ökad användarvänlighet och högre prestanda jämfört med befintliga system för storskaligt lärande. Vi demonstrerar effektiviteten hos KeystoneML när det gäller att uppnå statistisk noggrannhet av hög kvalitet och skalbar utbildning med hjälp av verkliga datauppsättningar inom flera områden.
KeystoneML REF introducerar ett tillvägagångssätt för storskalig pipelineoptimering.
KeystoneML: Optimizing Pipelines for Large-Scale Advanced Analytics
{'venue': '2017 IEEE 33rd International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'journal': '2017 IEEE 33rd International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}