Как можно использовать параллельные функции в анализе данных и прогнозировании?

Использование параллельных функций в анализе данных и прогнозировании позволяет ускорить вычисления, иногда даже без изменения самого алгоритма. neerc.ifmo.ru

Некоторые способы применения параллелизма в машинном обучении:

• Параллелизм в оптимизации гиперпараметров. neerc.ifmo.ru Для этого используют поиск по решётке или случайный поиск, в которых параметры можно оценить независимо. neerc.ifmo.ru
• Параллелизм в методе k ближайших соседей. neerc.ifmo.ru Так как расстояния до разных объектов независимы, можно разбить объекты на группы, параллельно решить задачу во всех группах, а потом объединить результат. neerc.ifmo.ru
• Параллелизм в линейной регрессии. neerc.ifmo.ru Популярный способ, основанный на сингулярном разложении, можно сделать параллельным, если в процессе использовать метод Якоби для собственных значений и на каждом шаге обрабатывать несколько строк и столбцов. neerc.ifmo.ru
• Параллелизм в предварительной обработке данных. www.mathworks.com Оптимизируя организацию и хранение данных временных рядов, можно упростить и ускорить последующие приложения, такие как прогнозное техническое обслуживание, цифровые двойники, искусственный интеллект на основе сигналов и аналитика автопарка. www.mathworks.com

Для работы с параллельными вычислениями в анализе данных и прогнозировании используют специальные библиотеки, например Dask. habr.com Она позволяет масштабировать вычисления до нескольких ядер на компьютере, работать с большими объёмами данных, которые не помещаются в память, и ускорять вычисления, которые обычно занимают много места. habr.com