Publicação
Dynamic Management of Distributed Machine Learning Problems
| datacite.subject.fos | Informática | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Carneiro, Davide Rua | |
| dc.contributor.author | Oliveira, Filipe Vamonde | |
| dc.date.accessioned | 2024-01-17T12:06:08Z | |
| dc.date.available | 2024-01-17T12:06:08Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.date.submitted | 2023 | |
| dc.description.abstract | Machine Learning (ML) eInteligência Artificial(IA )são dois termos intimamente relacionados. A Inteligência Artificial é uma disciplina que busca criar máquinas que tenham a capacidade de imitar as habilidades cognitivas humanas, como aprendizagem, raciocínio, perceção, e tomada de decisão. Machine Learning é uma das técnicas de IA que permite às máquinas aprenderem a partir de dados sem serem explicitamente programa das. O crescimento exponencial dos dados nas últimas décadas tem sido um dos principais fatores impulsionadores do avanço da Inteligência Artificial e de MachineLearning. As empresas e organizações recolhem dados em volumes cada vez maiores, incluindo informações de transações financeiras, registos médicos, dados de sensoresIoTemuitomais.Essesdadossãocruciaisparaimpulsionarainovaçãoeo progresso, mas podem ser muito complexos e difíceis de ser em analisados manualmente. É aqui que entram MachineLearning, que permite que as máquinas aprendam e automatizem a análise de grandes conjuntos de dados. | pt_PT |
| dc.description.abstract | Machine Learning(ML)andArtificialIntelligence(AI)aretwocloselyrelatedterms.ArtificialIn- telligence isadisciplinethatseekstocreatemachinesthathavetheabilitytomimichumancognitive skills, suchaslearning,reasoning,perception,anddecisionmaking.MachineLearningisoneoftheAI techniques thatallowsmachinestolearnfromdatawithoutbeingexplicitlyprogrammed. The exponentialgrowthofdatainrecentdecadeshasbeenoneofthemaindrivingfactorsofAIand Machine Learningadvancement.Companiesandorganizationscollectdatainincreasinglylargevolumes, including financialtransactioninformation,medicalrecords,IoTsensordata,andmore.Thisdatais crucial fordrivinginnovationandprogress,butcanbetoocomplexanddifficulttoanalyzemanually. This iswhereMachineLearningcomesin,allowingmachinestolearnandautomatetheanalysisof largedatasets.Thisapproachreducesthetimeandeffortrequiredtoperformcomplexanalyses,aswell as providingvaluableinsightsthatcanbeusedtoimprovebusinessoperations,increaseefficiency,and makemoreinformeddecisions. As datacontinuestogrowinsizeandcomplexity,newapproachesandsystemsareneededto handle itefficiently.OnewaythisisbeingdoneisthroughthedevelopmentofmoreadvancedMachine Learning techniques,suchasdeepneuralnetworksandreinforcementlearningalgorithms,whichcan more effectivelyhandlelargerandmorecomplexdatasets.Inaddition,theuseoftechnologiessuchas cloud computinganddistributeddataprocessingcanalsohelpreducetheconsumptionofcomputational resources andmakedataanalysismorescalable. Thus, theproposedsolutionarisestoaddresssomeofthechallengesthathaveemergedwiththe increase indatavolume.AdistributedmachinelearningsystemthatrunsonaHadoopclusterand takesadvantageofreplication,balancing,andblockdistributioncapabilities.Itallowsmodelstobe trained inadistributedmannerfollowingtheprincipleofdatalocality,beingabletochangepartsof the modelthroughanoptimizationmodule,thusenablingthemodeltoevolveovertimeasnewdataarrives | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203468635 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/24511 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Distributed Machine Learning | pt_PT |
| dc.subject | Hadoop | pt_PT |
| dc.subject | Distributed File System | pt_PT |
| dc.title | Dynamic Management of Distributed Machine Learning Problems | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Informática | pt_PT |
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