АРХІТЕКТУРА АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ ІНТЕГРАЦІЇ ПОТОКІВ ВЕЛИКИХ ДАНИХ З МОДЕЛЯМИ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ - Scientific conference
Main page
UA RU EN

Congratulation from Internet Conference!

Hello

Рік заснування видання - 2011

АРХІТЕКТУРА АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ ІНТЕГРАЦІЇ ПОТОКІВ ВЕЛИКИХ ДАНИХ З МОДЕЛЯМИ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ

01.12.2024 13:19

[1. Information systems and technologies]

Author: Костирка Роман Петрович, магістр, Західноукраїнський національний університет, м. Тернопіль


Сучасна обробка великих даних вимагає швидкості, масштабованості та точності, що робить інтеграцію потоків даних з моделями машинного навчання актуальною. Це дозволяє системам адаптивно оновлювати прогнози та алгоритми в реальному часі. Одним із ключових застосувань є розпізнавання образів, яке включає ідентифікацію, класифікацію зображень та виявлення аномалій. Згорткові нейронні мережі досягли успіху в цих задачах, а постійне оновлення даних через інтеграцію великих потоків покращує їх точність і ефективність.

Автоматизована система інтеграції потоків великих даних з моделями глибокого навчання складається з декількох основних модулів, кожен з яких відіграє ключову роль у зборі, обробці, інтеграції та аналізі даних (рисунок 1): 

1. Модуль збору даних відповідає за отримання інформації з різних джерел у реальному часі. Він збирає дані з сенсорів, баз даних, соцмереж та відеопотоків, буферизує потокову інформацію, форматуючи її для подальшої обробки. Потокові дані обробляються негайно за допомогою систем, як-от Apache Kafka чи Flink.

2. Модуль обробки даних виконує очищення, нормалізацію, агрегацію та імпутацію даних. Він зменшує розмірність за допомогою методів, як-от PCA, готуючи якісний і стандартизований набір для навчання моделей.

3. Модуль апаратної підтримки забезпечує обчислення із використанням GPU та FPGA для швидкої та ефективної обробки даних. Архітектура підтримує паралельну обробку, знижуючи енергоспоживання та прискорюючи виконання задач.

4. Модуль глибокого навчання відповідає за навчання та прогнозування за допомогою моделей CNN, RNN чи трансформерів. Він оптимізує параметри навчання, забезпечує інференцію в реальному часі та моніторинг ефективності моделей.




Рисунок 1 – Структурна схема автоматизованої системи інтеграції потоків великих даних з моделями глибокого навчання

5. Модуль управління автоматизує всі процеси, організовує потоки даних між модулями, налаштовує параметри моделей та здійснює моніторинг роботи системи. Логування дозволяє відтворювати процеси та повторювати експерименти.

6. Інтерфейс користувача надає інструменти для аналізу, моніторингу та контролю процесів. Він включає візуалізацію даних, налаштування моделей і доступ до результатів роботи системи через зручний веб-інтерфейс чи API.

7. Модуль попередньої обробки перетворює текстові й зображувальні дані для моделей. Він здійснює очищення, нормалізацію, масштабування й форматування, готуючи дані для точного аналізу.

8. Модуль управління метаданими зберігає інформацію про структуру даних і параметри моделей, інтегруючись з MLOps для підтримки життєвого циклу моделей.

Для апаратної реалізації згорткових нейронних мереж, що мають високу обчислювальну складність, необхідна відповідна елементна база, яка дозволить створити пристрій з високою продуктивністю. Програмовані логічні інтегральні схеми (ПЛІС) мають низьке енергоспоживання та дозволяють реалізувати паралельні обчислення, що важливо для забезпечення вимог щодо швидкодії пристрою.

Ідея апаратної реалізації згорткових нейронних мереж на ПЛІС, ймовірно, вперше була сформульована в [1]. У роботах [2, 3] наведені результати прискорення обчислень при реалізації згорткової нейронної мережі зі складною архітектурою AlexNet на ПЛІС з великими обчислювальними ресурсами та високим енергоспоживанням. 

З врахуванням цього, архітектуру згорткової нейронної мережі та її апаратну реалізацію потрібно розробляти з урахуванням значних обмежень обчислювальних ресурсів широко поширених ПЛІС.

Література

1. Farabet, C., Poulet, C., LeCun, Y. An FPGA-based stream processor for embedded real-time vision with convolutional networks. IEEE 12th International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops). 2009. pp. 878-885. 

2. Zhang, C., Li, P., Sun, G., Guan, Y., Xiao, B., Cong, J. Optimizing FPGA-based accelerator design for deep convolutional neural networks. Proceedings of the 2015 ACM/SIGDA International Symposium on Field-Programmable Gate Arrays. 2015. pp. 161-170. 

3. Motamedi, M., Gysel, P., Akella, V., Ghiasi, S. Design space exploration of FPGA-based deep convolutional neural networks. 21st Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC). 2016. pp. 575-580.

Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Another articles in this section

Сonferences

Conference 2024

Conference 2023

Conference 2022

Conference 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення