Применение методов машинного обучения для предсказания длительности цепочек вычислительных задач
Электронный архив ТПУ
Информация об архиве | Просмотр оригинала| Поле | Значение | |
| Заглавие |
Применение методов машинного обучения для предсказания длительности цепочек вычислительных задач
|
|
| Автор |
Дутов, Иван Юрьевич
|
|
| Создатель |
Губин, Максим Юрьевич
|
|
| Тематика |
машинное обучение
анализ данных респределенные вычислительные системы предсказательнице модели программирование machine Learning data analysis distributed computing systems prediction models programming 09.03.03 004.85-049.8:004.832 |
|
| Описание |
Работа направлена на создание инструментария, предназначенного для предсказания поведения вычислительной системы ATLAS Production System при расчёте цепочек вычислительных заданий. Реализация функционала предсказания длительности обработки цепочек вычислительных заданий является одним из компонентов системы мониторинга и обнаружения аномалий для ATLAS Production System.
The work is aimed at creating a toolkit designed to predict the behavior of the ATLAS Production System in the computation of chains of computing tasks. The implementation of the prediction functional for the processing time of computational task chains is one of the components of the ATLAS Production System monitoring and anomaly detection system. |
|
| Дата |
2017-06-08T06:12:31Z
2017-06-08T06:12:31Z 2017 |
|
| Тип |
Students work
|
|
| Идентификатор |
Дутов И. Ю. Применение методов машинного обучения для предсказания длительности цепочек вычислительных задач : бакалаврская работа / И. Ю. Дутов ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Институт кибернетики (ИК), Кафедра программной инженерии (ПИ) ; науч. рук. М. Ю. Губин. — Томск, 2017.
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/39560 |
|
| Язык |
ru
|
|
| Права |
Open access (info:eu-repo/semantics/openAccess)
|
|
| Формат |
application/pdf
|
|