Распределенные байесовские процедуры распознавания текстовой информации
Для распознавания текстовой информации рассмотрены две версии байесовской оптимальной процедуры. Описаны распределенные реализации этих версий на основе MapReduce. Для розпізнавання текстової інформації розглянуто дві версії байєсівської оптимальної процедури. Описано розподілені реалізації цих верс...
Збережено в:
| Опубліковано в: | Компьютерная математика |
|---|---|
| Дата: | 2018 |
| ISSN: | 2616-938Х |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2018
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/161848 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Распределенные байесовские процедуры распознавания текстовой информации / Б.А. Белецкий, Н.А. Гупал // Компьютерная математика. — 2018. — № 1. — С. 46-52. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Для распознавания текстовой информации рассмотрены две версии байесовской оптимальной процедуры. Описаны распределенные реализации этих версий на основе MapReduce.
Для розпізнавання текстової інформації розглянуто дві версії байєсівської оптимальної процедури. Описано розподілені реалізації цих версій на основі MapReduce.
In this paper, we consider Bernoulli and Multinomial variations of Bayesian Machine Learning procedures, as well as their distributed implementations based on MapReduce. We discuss their distributed implementation and use cases.
|
|---|---|
| ISSN: | 2616-938Х |