Słownik AI
Kompletny słownik sztucznej inteligencji
SVM Distribué
Implémentation parallèle des Machines à Vecteurs de Support sur des clusters de calcul pour traiter des ensembles de données massifs en distribuant la charge de calcul sur plusieurs nœuds.
MapReduce SVM
Algorithme SVM adapté au paradigme MapReduce qui décompose l'entraînement en phases de mapping (calculs locaux) et de reduction (agrégation des résultats) pour le traitement distribué.
Spark MLlib SVM
Implémentation des SVM dans la bibliothèque MLlib de Apache Spark utilisant les RDDs ou DataFrames pour l'entraînement distribué avec optimisation par descente de gradient stochastique.
Kernel Trick Distribué
Extension de la technique du noyau aux systèmes distribués permettant le calcul distribué des matrices de noyau pour les transformations non-linéaires sur des données massives.
Communication Inter-Nœuds
Échanges d'informations entre les unités de calcul dans un cluster distribué pour synchroniser les mises à jour du modèle SVM, souvent un goulot d'étranglement en termes de performance.
Synchronisation Asynchrone
Mécanisme de mise à jour du modèle SVM où les nœuds travaillent indépendamment sans attente de synchronisation, réduisant les temps d'attente mais potentiellement au détriment de la convergence.
Partitionnement Stratégique
Division intelligente des données d'entraînement en fragments optimisés pour minimiser la communication inter-nœuds et maximiser l'efficacité du calcul distribué SVM.
Checkpointing SVM
Mécanisme de sauvegarde périodique de l'état du modèle SVM distribué pour permettre la reprise en cas de défaillance d'un nœud dans le cluster de calcul.
Load Balancing SVM
Distribution équilibrée de la charge de calcul entre les nœuds du cluster pour optimiser l'utilisation des ressources et minimiser les temps d'attente dans l'entraînement SVM distribué.
Convergence Distribuée
Critère d'arrêt adapté aux SVM distribués où le modèle est considéré comme convergé lorsque les mises à jour entre les nœuds deviennent négligeables ou qu'un nombre d'itérations est atteint.
Block Coordinate Descent
Algorithme d'optimisation adapté aux SVM distribués où les variables d'optimisation sont mises à jour par blocs, permettant une parallélisation efficace du processus d'entraînement.
Distributed Kernel Matrix
Matrice de noyau partitionnée et distribuée sur plusieurs nœuds pour permettre le calcul des transformations non-linéaires sans nécessiter la matrice complète en mémoire sur une seule machine.
Scalability Horizontale
Capacité d'un système SVM distribué à augmenter ses performances en ajoutant des nœuds de calcul supplémentaires au cluster plutôt qu'en augmentant la puissance d'une seule machine.