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Adaptives Scheduling für verteiltes Data Mining

Title Adaptives Scheduling für verteiltes Data Mining
Description Yale ist ein System, das er erlaubt eine Vielzahl komplexer Anwendungen und Experimente im Bereich des Maschinellen Lernens und des Data Minings durchzuführen. Da dies häufig mit sehr hohem Vebrauch an Ressourcen und Rechenzeit verbunden ist, wäre eine Verteilung solcher Experiment auf mehrere Rechner eine natürliche Erweiterung. Dabei muss zum einen die Semantik der darunterliegenden Yaleoperatoren beachtet werden, zum anderen Aspekte der Lastverteilung und der Sicherheit. Ziel der Dimplomarbeit ist eine Prüfung existierender Gridumgebungen auf ihre Tauglichkeit für diese Anwendung, ein konzeptionelles Modell für parallele Aufteilung von Operatoren, sowie eine Umsetzung des Systems.
Status Abgeschlossen
Topic Distributed Data Mining
Publication
Martens/2007a Martens, Maxim. Adaptives Scheduling für verteiltes Data Mining. 2007.


Assigned To Martens, Maxim
Second Tutor Wurst, Michael