Vi är i början av multicore eran. Datorer kommer att ha allt fler kärnor (processorer), men det finns fortfarande ingen bra programmeringsram för dessa arkitekturer, och därmed inget enkelt och enhetligt sätt för maskininlärning att dra nytta av den potentiella hastigheten. I detta dokument utvecklar vi en i stort sett tillämplig parallellprogrammeringsmetod, en metod som enkelt tillämpas på många olika inlärningsalgoritmer. Vårt arbete står i tydlig kontrast till traditionen i maskininlärning av design (ofta geniala) sätt att snabba upp en enda algoritm åt gången. Specifikt visar vi att algoritmer som passar den statistiska frågemodellen [15] kan skrivas i en viss "sammanfattningsform", vilket gör att de lätt kan parallelliseras på flerkärniga datorer. Vi anpassar Googles kartreduc [7] paradigm för att demonstrera denna parallella hastighet upp teknik på en mängd olika lärande algoritmer inklusive lokalt viktad linjär regression (LWLR), k-medel, logistisk regression (LR), naiva Bayes (NB), SVM, ICA, PCA, gaussian discriminant analys (GDA), EM och backpropagation (NN). Våra experimentella resultat visar i princip linjär upphastighet med ett ökande antal processorer.
Chu och al. REF realiserade några algoritmer baserade på MapReduce, såsom SVM, ICA, PCA, Gaussian Discriminant Analysis, EM och Backpropagation.
Map-Reduce for Machine Learning on Multicore
{'venue': 'I 13-GHz f~ graded-base SiGe HBTs,” 51st Device Res. Conf', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}