MLI är ett programprogrammeringsgränssnitt utformat för att möta utmaningarna med att bygga maskininlärningsalgoritmer i en distribuerad miljö baserad på datacentrerad databehandling. Dess primära mål är att förenkla utvecklingen av högpresterande, skalbara, distribuerade algoritmer. Våra första resultat visar att, i förhållande till befintliga system, kan detta gränssnitt användas för att bygga distribuerade implementationer av ett brett utbud av vanliga maskininlärningsalgoritmer med minimal komplexitet och mycket konkurrenskraftiga prestanda och skalbarhet.
MLI REF är ett API ovanpå MLBase (och Spark) för att underlätta utvecklingen av olika distribuerade maskininlärningsalgoritmer (t.ex. SGD).
MLI: An API for Distributed Machine Learning
{'venue': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'journal': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}