Ιδρυματικό Αποθετήριο [SANDBOX]
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN  |  EL

Αναζήτηση

Πλοήγηση

Ο Χώρος μου

Κατανεμημένη και Online διατήρηση γραφικών μοντέλων στο Apache Flink

Tzimos Nikolaos

Απλή Εγγραφή


URIhttp://purl.tuc.gr/dl/dias/04F6F6AE-3D4E-4D06-8931-7ADE9256A61F-
Αναγνωριστικόhttps://doi.org/10.26233/heallink.tuc.95918-
Γλώσσαel-
Μέγεθος3.1 megabytesen
Μέγεθος103 σελίδεςel
ΤίτλοςDistributed and Online maintenance of graphical models in Apache Flinken
ΤίτλοςΚατανεμημένη και Online διατήρηση γραφικών μοντέλων στο Apache Flinkel
ΔημιουργόςTzimos Nikolaosen
ΔημιουργόςΤζημος Νικολαοςel
Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής]Deligiannakis Antoniosen
Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής]Δεληγιαννακης Αντωνιοςel
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Garofalakis Minosen
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Γαροφαλακης Μινωςel
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Samoladas Vasilisen
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Σαμολαδας Βασιληςel
ΕκδότηςΠολυτεχνείο Κρήτηςel
ΕκδότηςTechnical University of Creteen
Ακαδημαϊκή ΜονάδαTechnical University of Crete::School of Electrical and Computer Engineeringen
Ακαδημαϊκή ΜονάδαΠολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστώνel
ΠεριγραφήΔιπλωματική Εργασία που υποβλήθηκε στη σχολή ΗΜΜΥ του Πολ. Κρήτης για την πλήρωση προϋποθέσεων λήψης του Προπτυχιακού Διπλώματος.el
ΠερίληψηΜε την αυξανόμενη ανάγκη για ανάλυση των δεδομένων σε μεγάλη κλίμακα, η κατανεμημένη μηχανική μάθηση έχει αποκτήσει σημασία τα τελευταία χρόνια. Τα δεδομένα συνήθως περιγράφονται από ένα μεγάλο αριθμό από αλληλοσχετιζόμενες μεταβλητές και μια σημαντική διεργασία είναι να μπορούμε να περιγράψουμε την από κοινού κατανομή όλων των μεταβλητών, επιτρέποντας την λήψη συμπερασμών και προβλέψεων. Ωστόσο η “απευθείας” μοντελοποίηση της από κοινού κατανομής όλων των μεταβλητών είναι μη εφικτή, αφού η πολυπλοκότητα ενός τέτοιου μοντέλου αυξάνεται εκθετικά με τον αριθμό των μεταβλητών. Εστιάζουμε στα Bayesian Networks , τα οποία αποτελούν τον “πατέρα” των γραφικών μοντέλων και παρουσιάζουμε μια διαφορετική προσέγγιση που είναι “επικοινωνιακά” αποδοτική χρησιμοποιώντας την ευρέως γνωστή μέθοδο του Functional Geometric Monitoring, για την συνεχή εκμάθηση και διατήρηση των Bayesian Networks πάνω σε κατανεμημένο περιβάλλον. Τέλος τα πειραματικά αποτελέσματα επιβεβαιώνουν την λειτουργικότητα την προτεινομένης προσέγγισης.el
ΠερίληψηWith the growing need for large scale data analysis, distributed machine learning has grown importance in recent years. The raw data is described by large number of interrelated variables and an important task is to describe the joint probability distribution over these variables, allowing simultaneously interferences and predications to be made. Directly modeling of joint probability distribution of all these variables may be infeasible, since the complexity of such model grown exponential with the number of variables. We focus on Bayesian Networks, the father of graphical models and present a different communication-efficient approach using the well-known method of Functional Geometric Monitoring, for continuously learning and maintenance of Bayesian Networks in a distributed streaming environment. Finally, the experimental results confirmed the functionality of proposed method.en
ΤύποςΔιπλωματική Εργασίαel
ΤύποςDiploma Worken
Άδεια Χρήσηςhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/en
Ημερομηνία2023-05-16-
Ημερομηνία Δημοσίευσης2023-
Θεματική ΚατηγορίαBayesian Networksen
Θεματική ΚατηγορίαNaive Bayes Classifiersen
Θεματική ΚατηγορίαFunctional Geometric Monitoringen
Θεματική ΚατηγορίαApproximate Distributed Countersen
Θεματική ΚατηγορίαMaximum Likelihood Estimateen
Θεματική ΚατηγορίαJoint Probability Distributionen
Θεματική ΚατηγορίαApache Flinken
Βιβλιογραφική ΑναφοράΝικόλαος Τζήμος, "Κατανεμημένη και Online διατήρηση γραφικών μοντέλων στο Apache Flink", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2023el
Βιβλιογραφική ΑναφοράNikolaos Tzimos, "Distributed and Online maintenance of graphical models in Apache Flink", Diploma Work, School of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2023en

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες

Στατιστικά