Распределенные байесовские процедуры машинного обучения

• Veröffentlicht in: Кибернетика и системный анализ
• Datum: 2019
• 1. Verfasser: Белецкий, Б.А.
• Format: Artikel
• Sprache: Russisch
• Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2019
• Schlagworte: Програмно-технічні комплекси
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180876
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: 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.