svd Intel MKL과 같은 네이티브 수학 라이브러리로 Spark 기계 학습 알고리즘 가속화 최근 일상에서 Spark MLlib의 SVD(특이값 분해)로 MovieLens의 추천을 구현하는 앱의 성능 조사를 하고 있습니다. Spark의 Driver, Executor의 메모리, Executor의 수, OverHead 등 다양한 Spark 파라미터를 조정해 시험해 왔습니다만, 좀처럼 개선할 수 없습니다. 그리고 한층 더 조사한 바, 원래 Spark Mllib의 SVD의 구현이 낡은 것 ... svdmklsparkmllibHDP스파크 JavaScript를 사용하여 특수 값 분해(SVD) 조금만 분석하고 기계 학습을 하면 상당한 주파수로 팀의 고유치를 요구한다. 그리고 행렬은 대부분 정사각형 행렬이 아니기 때문에 특이치 분해(SVD)가 필요하다. 대부분의 해설은'도서관을 이용해서~'한 줄로 치우고, 스스로도 자바스크립트(TypeScript)로 써서 바퀴가 다시 잘 돌아가도록 한다. G.H.Golub, C.Reinsch 의 알고리즘에 따라 베껴 쓴다. 논문을 충실히 묘사했을 뿐... JavaScriptTypeScriptsvdtech
Intel MKL과 같은 네이티브 수학 라이브러리로 Spark 기계 학습 알고리즘 가속화 최근 일상에서 Spark MLlib의 SVD(특이값 분해)로 MovieLens의 추천을 구현하는 앱의 성능 조사를 하고 있습니다. Spark의 Driver, Executor의 메모리, Executor의 수, OverHead 등 다양한 Spark 파라미터를 조정해 시험해 왔습니다만, 좀처럼 개선할 수 없습니다. 그리고 한층 더 조사한 바, 원래 Spark Mllib의 SVD의 구현이 낡은 것 ... svdmklsparkmllibHDP스파크 JavaScript를 사용하여 특수 값 분해(SVD) 조금만 분석하고 기계 학습을 하면 상당한 주파수로 팀의 고유치를 요구한다. 그리고 행렬은 대부분 정사각형 행렬이 아니기 때문에 특이치 분해(SVD)가 필요하다. 대부분의 해설은'도서관을 이용해서~'한 줄로 치우고, 스스로도 자바스크립트(TypeScript)로 써서 바퀴가 다시 잘 돌아가도록 한다. G.H.Golub, C.Reinsch 의 알고리즘에 따라 베껴 쓴다. 논문을 충실히 묘사했을 뿐... JavaScriptTypeScriptsvdtech