Vi presenterar ett system och en uppsättning tekniker för att lära linjära prediktorer med konvexa förluster på teraskala dataset, med biljoner funktioner, 1 miljard av träningsexempel och miljontals parametrar i en timme med hjälp av ett kluster av 1000 maskiner. Individuellt är ingen av komponentteknikerna ny, men den noggranna syntes som krävs för att uppnå ett effektivt genomförande är ett nytt bidrag. Resultatet är, upp till vår kunskap, det mest skalbara och effektiva linjära inlärningssystem som rapporterats i litteraturen. Vi beskriver och gör en grundlig utvärdering av systemets komponenter och visar hur viktiga de olika designvalen är.
REF presenterar ett system och en uppsättning tekniker för att lära linjära prediktorer med konvexa förluster på terabytestora dataset.
A Reliable Effective Terascale Linear Learning System
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}