Vektormasinate paralleeliseerrimine

dc.contributor.advisorBatrashev, Oleget
dc.contributor.advisorLind, Artjomet
dc.contributor.authorAgen, Olgaet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutet
dc.date.accessioned2013-09-09T09:44:24Z
dc.date.available2013-09-09T09:44:24Z
dc.date.issued2013et
dc.description.abstractTugivektormasin (Support Vector Machine) on masinõppe meetod, mida kasutakse andmete klassifitseerimiseks. Binaarse klassifikatsiooni probleem seisneb sellise funktsiooni või mudeli leidmisel, mis oskaks ennustada, mis klassi etteantud punkt x kuulub. Mudeli treenimiseks kasutatakse treeningandmeid. Oma töös võrdlesime iteratiivsed ja paralleelseid tugivektormasina algoritmide implementatsioone. Uurimise käigus avastasime et paralleelsed algoritmid, nagu oligi oodatud, töötavad palju kiiremini kui iteratiivsed, seejuures valesti klassifitseeritud punktide arv ei suurene.et
dc.description.abstractOne of the techniques used for data classification is support vector machine (SVM). SVM takes binary classification as the fundamental problem and follows the geometrically intuitive approach to find a hyperplane that divides objects into two separate classes. The training part of the SVM aims to both maximize the width of the margin that surrounds the separating hyperplane and minimize the occurrence of classification errors. The goal of given thesis is to research efficiency in performance gained by using parallel approach to solve SVM and compare proposed techniques for parallelization in accuracy and computation speed.et
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10062/33052
dc.language.isoenet
dc.publisherTartu Ülikoolet
dc.subject.othermagistritöödet
dc.subject.otherinformaatikaet
dc.subject.otherinfotehnoloogiaet
dc.subject.otherinformaticsen
dc.subject.otherinfotechnologyen
dc.titleVektormasinate paralleeliseerrimineet
dc.title.alternativeParallelization of Support Vector Machineset
dc.typeThesiset

Files