Aprendizaje automático sobre grandes volúmenes de datos - Clase 9
Channel: Pablo Duboue
Date: 21/06/2015

Clase 9 del curso "Aprendizaje automático sobre grandes volúmenes de datos" por Pablo Ariel Duboue, PhD. Universidad Nacional de Córdoba (Argentina), Facultad de Matemática, Astronomía y Física.
http://aprendizajengrande.net/clases/clase9/

Cómputo Distribuido

MapReduce. Teorema CAP.  Operaciones Matriciales Distribuidas.  Descenso por el Gradiente (Búsqueda distribuida).  Algoritmos actualizables, Colas, shared memory.  Paralelizando Algoritmos de Aprendizaje Automático

Modelo de Cluster de Máquinas

MapReduce

Teorema CAP

Operaciones Matriciales Distribuidas

Descenso por el Gradiente

Otros Modelos

Paralelizando Algoritmos

Map/Reduce

Objetivo

    Simplificar el acceso al cómputo de gran volúmen de datos para programadores sin experiencia en cómputo distribuido
    Simplificar la tolerancia a fallas
    Simplificar la alocación de recursos (máquinas, disco y red)

Modelo de Programación

Ejemplo: Contar Palabras

Ejemplos de Uso en Google

    distributed grep
    distributed sort
    web link-graph reversal
    term-vector per host
    web access log stats
    inverted index construction
    document clustering
    machine learning
    statistical machine translation

Pipelining

Tolerancia a Fallas

GFS y Localidad de los Datos