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!

    Олег Н. Томский политехнический университет 2000, Инженерно-эконо...
    4.7 (96 отзывов)
    Здравствуйте! Опыт написания работ более 12 лет. За это время были успешно защищены более 2 500 написанных мною магистерских диссертаций, дипломов, курсовых работ. Явл... Читать все
    Здравствуйте! Опыт написания работ более 12 лет. За это время были успешно защищены более 2 500 написанных мною магистерских диссертаций, дипломов, курсовых работ. Являюсь действующим преподавателем одного из ВУЗов.
    #Кандидатские #Магистерские
    177 Выполненных работ
    Елена С. Таганрогский институт управления и экономики Таганрогский...
    4.4 (93 отзыва)
    Высшее юридическое образование, красный диплом. Более 5 лет стажа работы в суде общей юрисдикции, большой стаж в написании студенческих работ. Специализируюсь на напис... Читать все
    Высшее юридическое образование, красный диплом. Более 5 лет стажа работы в суде общей юрисдикции, большой стаж в написании студенческих работ. Специализируюсь на написании курсовых и дипломных работ, а также диссертационных исследований.
    #Кандидатские #Магистерские
    158 Выполненных работ
    Анна С. СФ ПГУ им. М.В. Ломоносова 2004, филологический, преподав...
    4.8 (9 отзывов)
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания... Читать все
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания и проверки (в качестве преподавателя) контрольных и курсовых работ.
    #Кандидатские #Магистерские
    16 Выполненных работ
    Яна К. ТюмГУ 2004, ГМУ, выпускник
    5 (8 отзывов)
    Помощь в написании магистерских диссертаций, курсовых, контрольных работ, рефератов, статей, повышение уникальности текста(ручной рерайт), качественно и в срок, в соот... Читать все
    Помощь в написании магистерских диссертаций, курсовых, контрольных работ, рефератов, статей, повышение уникальности текста(ручной рерайт), качественно и в срок, в соответствии с Вашими требованиями.
    #Кандидатские #Магистерские
    12 Выполненных работ
    Антон П. преподаватель, доцент
    4.8 (1033 отзыва)
    Занимаюсь написанием студенческих работ (дипломные работы, маг. диссертации). Участник международных конференций (экономика/менеджмент/юриспруденция). Постоянно публик... Читать все
    Занимаюсь написанием студенческих работ (дипломные работы, маг. диссертации). Участник международных конференций (экономика/менеджмент/юриспруденция). Постоянно публикуюсь, имею высокий индекс цитирования. Спикер.
    #Кандидатские #Магистерские
    1386 Выполненных работ
    Дмитрий Л. КНЭУ 2015, Экономики и управления, выпускник
    4.8 (2878 отзывов)
    Занимаю 1 место в рейтинге исполнителей по категориям работ "Научные статьи" и "Эссе". Пишу дипломные работы и магистерские диссертации.
    Занимаю 1 место в рейтинге исполнителей по категориям работ "Научные статьи" и "Эссе". Пишу дипломные работы и магистерские диссертации.
    #Кандидатские #Магистерские
    5125 Выполненных работ
    Екатерина Б. кандидат наук, доцент
    5 (174 отзыва)
    После окончания института работала экономистом в системе государственных финансов. С 1988 года на преподавательской работе. Защитила кандидатскую диссертацию. Преподав... Читать все
    После окончания института работала экономистом в системе государственных финансов. С 1988 года на преподавательской работе. Защитила кандидатскую диссертацию. Преподавала учебные дисциплины: Бюджетная система Украины, Статистика.
    #Кандидатские #Магистерские
    300 Выполненных работ
    Екатерина П. студент
    5 (18 отзывов)
    Работы пишу исключительно сама на основании действующих нормативных правовых актов, монографий, канд. и докт. диссертаций, авторефератов, научных статей. Дополнительно... Читать все
    Работы пишу исключительно сама на основании действующих нормативных правовых актов, монографий, канд. и докт. диссертаций, авторефератов, научных статей. Дополнительно занимаюсь английским языком, уровень владения - Upper-Intermediate.
    #Кандидатские #Магистерские
    39 Выполненных работ
    Татьяна Б.
    4.6 (92 отзыва)
    Добрый день, работаю в сфере написания студенческих работ более 7 лет. Всегда довожу своих студентов до защиты с хорошими и отличными баллами (дипломы, магистерские ди... Читать все
    Добрый день, работаю в сфере написания студенческих работ более 7 лет. Всегда довожу своих студентов до защиты с хорошими и отличными баллами (дипломы, магистерские диссертации, курсовые работы средний балл - 4,5). Всегда на связи!
    #Кандидатские #Магистерские
    138 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету

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