Исследование методов машинного обучения без учителя для анализа задач в больших вычислительных сетях

Шкабара, Анастасия Игоревна Отделение информационных технологий (ОИТ)
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Целью магистерской диссертации является обоснование выбора метода кластеризации данных для поиска закономерностей и аномалий на основе проведенного сравнительного анализа методов кластеризации исходных данных. Найденные закономерности и аномалии могут повлиять на время выполнения задач на вычислительных узлах распределенной системы Большого Адронного Коллайдера (ЦЕРН). Метод кластеризации данных для поиска закономерностей и аномалий позволит предсказывать длительность обработки цепочек заданий в больших вычислительных сетях.

Введение …………………………………………………………………………………………………………. 14

Глава 1 Аналитический обзор предметной области ………………………………………….. 16

1.1 Особенности распределенных вычислений в WLCG ……………………………… 16

1.2 Предсказание длительности выполнения задач по данным с БАК …………. 18

1.3 Обзор подходов к кластерному анализу в научной литературе ………………. 19

1.4 Классификация методов кластеризации. ……………………………………………….. 22

1.5 Методы кластеризации ………………………………………………………………………… 25

1.5.1 Метод k-средних ………………………………………………………………………… 25

1.5.2 Алгоритмы иерархической кластеризации ………………………………….. 27

1.5.3 Метод кластеризации на основе плотности DBSCAN ………………….. 28

1.6 Очистка данных ……………………………………………………………………………………. 29

1.7 Снижение размерности. ………………………………………………………………………… 32

1.7.1 Метод главных компонент (PCA) ……………………………………………….. 33

1.7.2 Стохастическое вложение соседей с t-распределением (T-SNE)…… 35

Глава 2. Применение подходов кластерного анализа к предметной области ……… 36

3.1 Описание входных данных …………………………………………………………………… 36

3.2 Подготовка данных ………………………………………………………………………………. 39

3.3 Снижение размерности признакового пространства………………………………. 44

Глава 3. Результаты исследования……………………………………………………………………. 47

3.1 K-means………………………………………………………………………………………………… 47

3.2 Иерархическая кластеризация ………………………………………………………………. 48

3.3 DBSCAN ………………………………………………………………………………………………. 51
Заключение……………………………………………………………………………………………………… 54

Глава 4. Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение
……………………………………………………………………………………………………………………….. 56

4.1.1Технология QuaD ………………………………………………………………………… 57

5.1.2 Оценка готовности проекта к коммерциализации ………………………… 58

1.2 Инициация проекта ………………………………………………………………………………. 59

5.2.1 Цели и результаты проекта …………………………………………………………. 59

5.2.2 Организация и планирование работы ………………………………………….. 61

5.3 Планирование управления научно-техническим исследованием ……………. 62

5.3.1 План исследования ……………………………………………………………………… 62

5.3.2 Определение трудоемкости выполнения работ ……………………………. 63

5.3.3 Разработка графика проведения НТИ ………………………………………….. 64

5.4 Бюджет НТИ ………………………………………………………………………………………… 65

5.4.1 Амортизационные отчисления ……………………………………………………. 66

5.4.2 Основная заработная плата исполнителей …………………………………… 66

5.4.3 Дополнительная заработная плата исполнителей ………………………… 68

5.4.4 Отчисления во внебюджетные фонды (страховые отчисления) ……. 68

5.4.5 Накладные расходы ……………………………………………………………………. 69

5.4.6 Формирование бюджета затрат НТИ …………………………………………… 69

5.5 Риски проекта ………………………………………………………………………………………. 71

5.6 Определение интегрального показателя ресурсоэффективности ……………. 71

Глава 5. Социальная ответственность ………………………………………………………………. 74

5.1 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности………… 75

5.1.1 Организационные мероприятия при компоновке рабочей зоны …… 75
5.1.2 Особенности законодательного регулирования проектных решений
………………………………………………………………………………………………………………… 76

5.2 Профессиональная социальная ответственность …………………………………… 77

5.2.1 Повышенный уровень электромагнитных излучений ………………….. 78

5.2.2 Отклонение показателей микроклимата ………………………………………. 79

5.2.3 Недостаточная освещённость рабочей зоны ………………………………… 82

5.2.4 Повышенный уровень шума на рабочем месте ……………………………. 84

5.2.5 Электробезопасность ………………………………………………………………….. 85

5.3 Экологическая безопасность …………………………………………………………………. 87

5.3.1 Загрязнение атмосферного воздуха …………………………………………….. 87

5.3.2 Отходы ………………………………………………………………………………………. 88

5.4 Безопасность в чрезвычайных ситуациях ……………………………………………… 88

5.4.1 Пожарная профилактика …………………………………………………………….. 88

5.4.2 Оценка пожарной безопасности помещения………………………………… 88

5.4.3 Анализ возможных причин загорания …………………………………………. 90

5.4.4 Мероприятия по устранению и предупреждению пожаров ………….. 90

Список используемых источников …………………………………………………………………… 92

Список публикаций и основных научных достижений …………………………………….. 97

Приложение А…………………………………………………………………………………………………. 98

1 Subject area overview ……………………………………………………………………………….. 99

2 System design …………………………………………………………………………………………. 102

2.1 Cluster analysis …………………………………………………………………………….. 102

2.2 Classification of clustering methods ………………………………………………… 103

2.3 Clustering Methods ……………………………………………………………………….. 104

2.4 Data cleaning ………………………………………………………………………………… 105
Приложение Б ……………………………………………………………………………………………….. 108

В современном мире одним из наиболее актуальных видов физических
исследований являются эксперименты по физике высоких энергий, вносящие
неоспоримый вклад в фундаментальную науку. В результате таких исследований
образуются огромное число данных, которые фиксируются детекторами
ускорителя заряженных частиц. Обработка такого объема данных требует
больших вычислительных мощностей, поэтому и создаются распределенные
системы обработки данных, в которые входят большое количество
суперкомпьютеров. Однако использование такого оборудования обходится
дорого, поэтому необходима организация рационального планирования обработки
данных, во избежание простоя оборудования и неравномерного распределения
задач по обработки, среди суперкомпьютеров системы обработки данных.
Очевидно, что определение времени обработки данных являются ключевой
задачей для организации системы планирования. Решением такой задачи является
система, способная предсказывать время обработки данных.
Данное исследование является частью работы по предсказыванию
длительности выполнения заданий в большой вычислительной сети Большого
Адронного Коллайдера. Было высказано предположение, что есть
закономерности, которые влияют на выполнение задач и время их окончания.
Предполагается, что предварительный кластерный анализ этих задач поможет
предсказывать длительность обработки точнее.
Цель данной работы – поиск закономерностей, влияющих на предсказание
длительности выполнения задач в цепочках с помощью предварительной
кластеризации.
Из этой цели вытекают следующие задачи:
1. Исследование методов кластеризации многомерных данных без
учителя.
2. Реализация алгоритмов снижения размерности и кластеризации
3. Сравнение и выбор наиболее оптимального метода для данного
набора данных
Данная работа является актуальной, потому что ученым важно знать, будет
ли задача выполнена завтра или через год, чтобы планировать эксперименты.
Часто задача состоит из более чем 1000 заданий и если какие-то события
вызывают ошибки, то одно необработанное задание приводит к тому, что вся
задача считается необработанным.
Важно уметь предсказывать данные аномалии и устранять ошибки. Одним
из этапов данной работы является кластеризация заданий.
Научная Новизна исследования заключается в том, что применение
алгоритмов кластеризации к журналам WLCG ранее не делалось. Были попытки
применить алгоритмы машинного обучения, но с учителем, а в данном случае
необходимо предсказывать тип, к которому может относиться задание заранее.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    AleksandrAvdiev Южный федеральный университет, 2010, преподаватель, канд...
    4.1 (20 отзывов)
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    #Кандидатские #Магистерские
    28 Выполненных работ
    Екатерина Д.
    4.8 (37 отзывов)
    Более 5 лет помогаю в написании работ от простых учебных заданий и магистерских диссертаций до реальных бизнес-планов и проектов для открытия своего дела. Имею два об... Читать все
    Более 5 лет помогаю в написании работ от простых учебных заданий и магистерских диссертаций до реальных бизнес-планов и проектов для открытия своего дела. Имею два образования: экономист-менеджер и маркетолог. Буду рада помочь и Вам.
    #Кандидатские #Магистерские
    55 Выполненных работ
    Татьяна П. МГУ им. Ломоносова 1930, выпускник
    5 (9 отзывов)
    Журналист. Младший научный сотрудник в институте РАН. Репетитор по английскому языку (стаж 6 лет). Также знаю французский. Сейчас занимаюсь написанием диссертации по и... Читать все
    Журналист. Младший научный сотрудник в институте РАН. Репетитор по английскому языку (стаж 6 лет). Также знаю французский. Сейчас занимаюсь написанием диссертации по истории. Увлекаюсь литературой и темой космоса.
    #Кандидатские #Магистерские
    11 Выполненных работ
    Анастасия Л. аспирант
    5 (8 отзывов)
    Работаю в сфере метрологического обеспечения. Защищаю кандидатскую диссертацию. Основной профиль: Метрология, стандартизация и сертификация. Оптико-электронное прибост... Читать все
    Работаю в сфере метрологического обеспечения. Защищаю кандидатскую диссертацию. Основной профиль: Метрология, стандартизация и сертификация. Оптико-электронное прибостроение, управление качеством
    #Кандидатские #Магистерские
    10 Выполненных работ
    Андрей С. Тверской государственный университет 2011, математический...
    4.7 (82 отзыва)
    Учился на мат.факе ТвГУ. Любовь к математике там привили на столько, что я, похоже, никогда не перестану этим заниматься! Сейчас работаю в IT и пытаюсь найти время на... Читать все
    Учился на мат.факе ТвГУ. Любовь к математике там привили на столько, что я, похоже, никогда не перестану этим заниматься! Сейчас работаю в IT и пытаюсь найти время на продолжение диссертационной работы... Всегда готов помочь! ;)
    #Кандидатские #Магистерские
    164 Выполненных работы
    Алёна В. ВГПУ 2013, исторический, преподаватель
    4.2 (5 отзывов)
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическо... Читать все
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическое образование. В данный момент работаю преподавателем.
    #Кандидатские #Магистерские
    25 Выполненных работ
    Анна Н. Государственный университет управления 2021, Экономика и ...
    0 (13 отзывов)
    Закончила ГУУ с отличием "Бухгалтерский учет, анализ и аудит". Выполнить разные работы: от рефератов до диссертаций. Также пишу доклады, делаю презентации, повышаю уни... Читать все
    Закончила ГУУ с отличием "Бухгалтерский учет, анализ и аудит". Выполнить разные работы: от рефератов до диссертаций. Также пишу доклады, делаю презентации, повышаю уникальности с нуля. Все работы оформляю в соответствии с ГОСТ.
    #Кандидатские #Магистерские
    0 Выполненных работ
    Ольга Р. доктор, профессор
    4.2 (13 отзывов)
    Преподаватель ВУЗа, опыт выполнения студенческих работ на заказ (от рефератов до диссертаций): 20 лет. Образование высшее . Все заказы выполняются в заранее согласован... Читать все
    Преподаватель ВУЗа, опыт выполнения студенческих работ на заказ (от рефератов до диссертаций): 20 лет. Образование высшее . Все заказы выполняются в заранее согласованные сроки и при необходимости дорабатываются по рекомендациям научного руководителя (преподавателя). Буду рада плодотворному и взаимовыгодному сотрудничеству!!! К каждой работе подхожу индивидуально! Всегда готова по любому вопросу договориться с заказчиком! Все работы проверяю на антиплагиат.ру по умолчанию, если в заказе не стоит иное и если это заранее не обговорено!!!
    #Кандидатские #Магистерские
    21 Выполненная работа
    Анна Александровна Б. Воронежский государственный университет инженерных технол...
    4.8 (30 отзывов)
    Окончила магистратуру Воронежского государственного университета в 2009 г. В 2014 г. защитила кандидатскую диссертацию. С 2010 г. преподаю в Воронежском государственно... Читать все
    Окончила магистратуру Воронежского государственного университета в 2009 г. В 2014 г. защитила кандидатскую диссертацию. С 2010 г. преподаю в Воронежском государственном университете инженерных технологий.
    #Кандидатские #Магистерские
    66 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету

    Интеллектуальный анализ текстовых данных с rnприменением методов машинного обучения
    📅 2019год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)