Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 1183376

Pokretanje radnog okvira TensorFlow na platformi Apache Spark


Herceg, Filip
Pokretanje radnog okvira TensorFlow na platformi Apache Spark, 2021., diplomski rad, diplomski, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb


CROSBI ID: 1183376 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
Pokretanje radnog okvira TensorFlow na platformi Apache Spark
(Running TensorFlow on Apache Spark)

Autori
Herceg, Filip

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
09.07

Godina
2021

Stranica
46

Mentor
Pripužić, Krešimir

Neposredni voditelj
Katušić, Damjan

Ključne riječi
radni okvir TensorFlow ; platforma Apache Spark ; raspodijeljeno strojno učenje ; radni okvir TensorFlowOnSpark ; neuronske mreže ; LSTM model ; predobrada podataka ; Apache Kafka ; Apache Hadoop
(TensorFlow framework ; Apache Spark platform ; distributed machine learning ; TensorFlowOnSpark framework ; neural networks ; LSTM model ; data preprocessing ; Apache Kafka ; Apache Hadoop)

Sažetak
Rad opisuje što je to radni okvir TensorFlow i različite mogućnosti pokretanja aplikacija napisanih u radnom okviru TensorFlow. Rad opisuje što su to neuronske mreže i kako se treniraju pomoću radnog okvira TensorFlow. Opisana je i važnost predobrade podataka kako bi rezultati strojnog učenja bili što uspješniji te preporuke kako obraditi različite tipove podataka. U radu je opisana platforma Apache Spark i načini pokretanja platforme Apache Spark kao i aplikacija napisanih za platformu Apache Spark. Rad također opisuje kako pokrenuti aplikacije napisane u radnom okviru TensorFlow na platformi Apache Spark koristeći radni okvir TensorFlowOnSpark kako bi se postiglo raspodijeljeno treniranje modela strojnog učenja i uspoređuje uspješnost i vrijeme treniranja modela u odnosu na centralizirano treniranje korištenjem jednog procesora i korištenjem jedne grafičke kartice. Na kraju rada su opisana moguća poboljšanja pokretanja radnog okvira TensorFlow na platformi Apache Spark.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo



POVEZANOST RADA


Projekti:
HRZZ-UIP-2017-05-9066 - Učinkovita stvarnovremenska obrada brzih geoprostornih podataka (RETROFIT) (Pripužić, Krešimir, HRZZ - 2017-05) ( POIROT)

Ustanove:
Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb

Profili:

Avatar Url Damjan Katušić (mentor)

Avatar Url Krešimir Pripužić (mentor)

Poveznice na cjeloviti tekst rada:

Pristup cjelovitom tekstu rada

Citiraj ovu publikaciju:

Herceg, Filip
Pokretanje radnog okvira TensorFlow na platformi Apache Spark, 2021., diplomski rad, diplomski, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb
Herceg, F. (2021) 'Pokretanje radnog okvira TensorFlow na platformi Apache Spark', diplomski rad, diplomski, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb.
@phdthesis{phdthesis, author = {Herceg, Filip}, year = {2021}, pages = {46}, keywords = {radni okvir TensorFlow, platforma Apache Spark, raspodijeljeno strojno u\v{c}enje, radni okvir TensorFlowOnSpark, neuronske mre\v{z}e, LSTM model, predobrada podataka, Apache Kafka, Apache Hadoop}, title = {Pokretanje radnog okvira TensorFlow na platformi Apache Spark}, keyword = {radni okvir TensorFlow, platforma Apache Spark, raspodijeljeno strojno u\v{c}enje, radni okvir TensorFlowOnSpark, neuronske mre\v{z}e, LSTM model, predobrada podataka, Apache Kafka, Apache Hadoop}, publisherplace = {Zagreb} }
@phdthesis{phdthesis, author = {Herceg, Filip}, year = {2021}, pages = {46}, keywords = {TensorFlow framework, Apache Spark platform, distributed machine learning, TensorFlowOnSpark framework, neural networks, LSTM model, data preprocessing, Apache Kafka, Apache Hadoop}, title = {Running TensorFlow on Apache Spark}, keyword = {TensorFlow framework, Apache Spark platform, distributed machine learning, TensorFlowOnSpark framework, neural networks, LSTM model, data preprocessing, Apache Kafka, Apache Hadoop}, publisherplace = {Zagreb} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font