Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/54007
Title: Исследование методов машинного обучения без учителя для анализа задач в больших вычислительных сетях
Authors: Шкабара, Анастасия Игоревна
metadata.dc.contributor.advisor: Губин, Евгений Иванович
Keywords: кластеризация; большая вычислительная сеть; кластерный анализ; снижение размерности признакового пространства; анализ данных; clustering; large computational network; cluster analysis; dimensionality reduction; data analysis
Issue Date: 2019
Citation: Шкабара А. И. Исследование методов машинного обучения без учителя для анализа задач в больших вычислительных сетях : магистерская диссертация / А. И. Шкабара ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. Е. И. Губин. — Томск, 2019.
Abstract: Целью магистерской диссертации является обоснование выбора метода кластеризации данных для поиска закономерностей и аномалий на основе проведенного сравнительного анализа методов кластеризации исходных данных. Найденные закономерности и аномалии могут повлиять на время выполнения задач на вычислительных узлах распределенной системы Большого Адронного Коллайдера (ЦЕРН). Метод кластеризации данных для поиска закономерностей и аномалий позволит предсказывать длительность обработки цепочек заданий в больших вычислительных сетях.
The purpose of the master's thesis is to choose the optimal data clustering method for patterns and anomalies detection on the basis of comparative analysis of clustering methods. Those patterns and anomalies can affect job execution time on the computational nodes of the distributed system of the Large Hadron Collider (CERN). Data clustering method for patterns and anomalies detection will allow to predict the duration of job chains in large distributed networks.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/54007
Appears in Collections:Магистерские диссертации

Files in This Item:
File SizeFormat 
TPU715111.pdf2,86 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.