Técnicas de Machine Learning Usando Apache Spark

  • Proaño Orellana, Julio Ricardo (Investigador principal)
  • Juma Jara, Jonnathan Ramiro (Estudiante Investigador)
  • Pillajo Analuisa, Pablo David (Estudiante Investigador)
  • Reinoso Orbe, Andres Vicente (Estudiante Investigador)
  • Zapata Ruiz, Bryan Leonel (Estudiante Investigador)
  • Tufiño Cardenas, Rodrigo Efrain (Investigador Secundario)

Detalles del proyecto

Description

Objetivo general Diseñar una arquitectura de computación cluster para técnicas de Machine Learning usando Spark Justificación Spark ofrece el entorno adecuado para estos algoritmos iterativos. Sin embargo, diseñar una arquitectura eficiente para obtener el mejor rendimiento de estas herramientas no es trivial. La principal justificación para el desarrollo de este proyecto es el encontrar una arquitectura que permita aprovechar los recursos distribuidos de la manera más eficiente con un enfoque en técnicas de Machine Learning.
EstadoFinalizado
Fecha de inicio/Fecha fin2/04/182/04/19

Huella digital

Explore los temas de investigación que se abordan en este proyecto. Estas etiquetas se generan con base en las adjudicaciones/concesiones subyacentes. Juntos, forma una huella digital única.