سامانه همایش‌ها TSTA | ثبت‌نام و ارسال مقاله کنفرانس‌ها و کنگره‌های ملی

صفحه اصلی / دومین کنفرانس ملی عصر انفجار تکنولوژی؛ هوش مصنوعی، تحولی در صنعت، تجارت و زنجیره تامین و دومین کنفرانس ملی علم داده در کاربردهای مهندسی

بهینه‌سازی تنظیمات کاساندرا برای بهره‌وری بیشتر در یادگیری ماشین

نویسندگان :

فاطمه قرشی پور¹ عباس میرزائی ثمرین² بابک نوری مقدم³

1- دانشگاه ازاد اسلامی واحد اردبیل 2- دانشگاه ازاد اسلامی واحد اردبیل 3- دانشگاه ازاد اسلامی واحد اردبیل

کلمات کلیدی :

بهینه‌سازی کاساندرا،پردازش داده،یادگیری ماشین،مقیاس پذیری،منابع محاسباتی

چکیده :

با توجه به رشد روزافزون داده‌ها و نیاز به ذخیره‌سازی و پردازش سریع اطلاعات در سیستم‌های یادگیری ماشین، کاساندرا به عنوان یک پایگاه داده توزیع‌شده با قابلیت مقیاس‌پذیری بالا، می‌تواند در این زمینه مفید واقع شود. در این تحقیق، به بررسی بهینه‌سازی تنظیمات کاساندرا برای افزایش بهره‌وری در عملیات یادگیری ماشین پرداخته می‌شود. این بهینه‌سازی‌ها شامل تنظیمات مربوط به ذخیره‌سازی داده‌ها، پیکربندی حافظه، توزیع داده‌ها و استفاده بهینه از منابع محاسباتی است که می‌تواند به کاهش زمان پردازش و افزایش کارایی مدل‌های یادگیری ماشین کمک کند. همچنین، چالش‌ها و راهکارهای مرتبط با پیاده‌سازی این بهینه‌سازی‌ها در محیط‌های تولیدی بررسی خواهد شد. ین مقاله به بررسی بهینه‌سازی تنظیمات پایگاه داده کاساندرا برای بهبود بهره‌وری در فرآیندهای یادگیری ماشین می‌پردازد. در ابتدا، به معرفی ویژگی‌های کاساندرا و چالش‌های موجود در استفاده از آن در مقیاس‌های بزرگ پرداخته می‌شود. سپس، روش‌هایی برای تنظیم پارامترهای مختلف کاساندرا به منظور افزایش کارایی پردازش داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین ارائه می‌شود. این روش‌ها شامل تنظیمات مرتبط با پارتیشن‌بندی داده‌ها، بهینه‌سازی عملکرد خواندن و نوشتن، و مدیریت منابع سیستم برای به حداقل رساندن تأخیر و افزایش توان عملیاتی می‌باشند. نتایج نشان می‌دهند که با تنظیم دقیق پارامترهای کاساندرا، می‌توان نه تنها عملکرد سیستم را بهبود بخشید بلکه هزینه‌های پردازش داده‌ها را نیز کاهش داد. این پژوهش اهمیت بهینه‌سازی تنظیمات پایگاه داده‌ها در پروژه‌های مبتنی بر یادگیری ماشین را به‌ویژه در مواردی که داده‌ها به طور مداوم در حال تغییر و رشد هستند، به خوبی نشان می‌دهد. این مطالعه می‌تواند به پژوهشگران و متخصصان داده در انتخاب و پیاده‌سازی پایگاه داده‌های مناسب برای پروژه‌های یادگیری ماشین کمک کند.