1342 подписчика
Огромные объёмы данных при обучении нейросетей больше не проблема для оперативной памяти.
Алгоритм машинного обучения, разработанный в Национальной лаборатории Лос-Аламоса, открыл новые перспективы в обработке огромных объемов данных, которые ранее превышали доступную память компьютеров. Этот высокомасштабируемый алгоритм позволяет определить ключевые характеристики больших наборов данных и разделить их на управляемые пакеты, которые могут быть обработаны без перегрузки компьютерного оборудования.
Во время тестового запуска на саммите Национальной лаборатории Ок-Ридж, этот алгоритм установил мировой рекорд по факторизации огромных наборов данных. Он продемонстрировал свою эффективность как на ноутбуках, так и на суперкомпьютерах, что делает его универсальным инструментом для обработки данных в различных областях исследований.
Одним из преимуществ этого алгоритма является его способность работать с приложениями, требующими обработки больших объемов данных в таких областях, как исследования рака, спутниковые изображения, социальные сети, наука о национальной безопасности и исследования землетрясений. Все это позволяет сделать более точные и быстрые анализы данных, что имеет огромное значение для различных научных и практических задач.
Интересный факт заключается в том, что данный алгоритм разбивает большие наборы данных на более мелкие сегменты, которые могут быть обработаны с использованием доступных ресурсов. Таким образом, он позволяет эффективно управлять и анализировать чрезвычайно большие объемы данных, преодолевая ограничения памяти, которые ранее существовали в традиционном анализе данных.
Исмаэль Бурейма, физик из Национальной лаборатории Лос-Аламоса, отмечает, что их реализация метода факторизации неотрицательной матрицы без использования памяти дает возможность факторизовать гораздо большие наборы данных, чем ранее было возможно на существующем оборудовании. Это открывает новые горизонты для работы с экспоненциально растущими объемами данных.
Таким образом, разработанный алгоритм машинного обучения представляет собой инновационное решение для обработки огромных объемов данных, которое преодолевает ограничения памяти и позволяет эффективно управлять и анализировать информацию. Это важный шаг вперед для научных исследований и практических применений, где требуется обработка больших объемов данных.
DOI: 10.1007/s11227-023-05587-4
1 минута
15 сентября 2023