ML-TOSCA: ML torujuhtme modelleerimine ja orkestreerimine TOSCA abil
Nimi
Artjom Valdas
Kokkuvõte
Tänapäeva maailmas on masinõpe üha enam kaasatud erinevatesse valdkondadesse. Lisaks võimaldab masinõppe töövoogude automatiseerimine AutoML-i kaudu organisatsioonidel kiiresti arendada ja juurutada masinõppe lahendusi. Lisaks võib pilvandmetöötluse võimsuse võimendamine pakkuda veelgi suuremat skaleeritavust ja paindlikkust, võimaldades meil tõhusalt töödelda suuri andmestikke ning kulutõhusalt koolitada ja rakendada keerulisi masinõppe mudeleid. Kahtlemata mängivad need tehnoloogiad olulist rolli tuleviku kujundamisel erinevates tööstusharudes. Hoolimata paljudest eelistest puudub AutoML-i ja pilvepõhiste lahenduste laialdane kombineeritud rakendamine. Käesolevas töös kirjeldatakse uut AutoML integratsiooni lähenemist TOSCA standardile. TOSCA on avatud lähtekoodiga spetsifikatsioon, mida kasutatakse pilverakenduste ja -teenuste topoloogia kirjeldamiseks. AutoML tehnikate lisamine TOSCA-sse võimaldab kasutajatel automaatselt luua optimeeritud masinõppe mudeleid pilverakenduste abil, mis võib parandada mudeli loomise kiirust ja tõhusust. Kavandatavat lähenemisviisi rakendatakse RADONi ökosüsteemis, mis võimaldab luua sõlme- ja suhtetüüpe. Lõpplahendus võimaldab kasutajatel luua ja ühendada plokke, et määratleda täielik masinõppe torujuhtme struktuur.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Informaatika
Juhendaja(d)
Chinmaya Kumar Dehury, Pelle Jakovits
Kaitsmise aasta
2023