Распределенные байесовские процедуры машинного обучения

• Опубліковано в: : Кибернетика и системный анализ
• Дата: 2019
• Автор: Белецкий, Б.А.
• Формат: Стаття
• Мова: Russian
• Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2019
• Теми: Програмно-технічні комплекси
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180876
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Распределенные байесовские процедуры машинного обучения / Б.А. Белецкий // Кибернетика и системный анализ. — 2019. — Т. 56, № 3. — С. 129-135. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Рассмотрены бернуллиевская и мультиномиальная варианты байесовской процедуры обучения и области их применения, а также их распределенная реализация на основе модели программирования MapReduce. Предложена распределенная категориальная байесовская процедура обучения, описана специфика ее распределенной реализации и область применения. Розглянуто бернуліїву та мультиноміальну варіанти баєсівської процедури машинного навчання, а також їхню розподілену реалізацію на основі моделі програмування MapReduce. Запропоновано категорійну баєсівську процедуру машинного навчання, обговорено специфіку її розподіленої реалізації та сферу її застосування. In this paper, we consider Bernoulli and Multinomial variations of Bayesian Machine Learning procedures, as well as their distributed implementations based on MapReduce. We propose the Categorical Bayesian Machine Learning procedure and discuss its distributed implementation and use-cases.