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!

    Дарья П. кандидат наук, доцент
    4.9 (20 отзывов)
    Профессиональный журналист, филолог со стажем более 10 лет. Имею профильную диссертацию по специализации "Радиовещание". Подробно и серьезно разрабатываю темы научных... Читать все
    Профессиональный журналист, филолог со стажем более 10 лет. Имею профильную диссертацию по специализации "Радиовещание". Подробно и серьезно разрабатываю темы научных исследований, связанных с журналистикой, филологией и литературой
    #Кандидатские #Магистерские
    33 Выполненных работы
    Анастасия Б.
    5 (145 отзывов)
    Опыт в написании студенческих работ (дипломные работы, магистерские диссертации, повышение уникальности текста, курсовые работы, научные статьи и т.д.) по экономическо... Читать все
    Опыт в написании студенческих работ (дипломные работы, магистерские диссертации, повышение уникальности текста, курсовые работы, научные статьи и т.д.) по экономическому и гуманитарному направлениях свыше 8 лет на различных площадках.
    #Кандидатские #Магистерские
    224 Выполненных работы
    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
    Сергей Н.
    4.8 (40 отзывов)
    Практический стаж работы в финансово - банковской сфере составил более 30 лет. За последние 13 лет, мной написано 7 диссертаций и более 450 дипломных работ и научных с... Читать все
    Практический стаж работы в финансово - банковской сфере составил более 30 лет. За последние 13 лет, мной написано 7 диссертаций и более 450 дипломных работ и научных статей в области экономики.
    #Кандидатские #Магистерские
    56 Выполненных работ
    Дмитрий М. БГАТУ 2001, электрификации, выпускник
    4.8 (17 отзывов)
    Помогаю с выполнением курсовых проектов и контрольных работ по электроснабжению, электроосвещению, электрическим машинам, электротехнике. Занимался наукой, писал стать... Читать все
    Помогаю с выполнением курсовых проектов и контрольных работ по электроснабжению, электроосвещению, электрическим машинам, электротехнике. Занимался наукой, писал статьи, патенты, кандидатскую диссертацию, преподавал. Занимаюсь этим с 2003.
    #Кандидатские #Магистерские
    19 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
    Шагали Е. УрГЭУ 2007, Экономика, преподаватель
    4.4 (59 отзывов)
    Серьезно отношусь к тренировке собственного интеллекта, поэтому постоянно учусь сама и с удовольствием пишу для других. За 15 лет работы выполнила более 600 дипломов и... Читать все
    Серьезно отношусь к тренировке собственного интеллекта, поэтому постоянно учусь сама и с удовольствием пишу для других. За 15 лет работы выполнила более 600 дипломов и диссертаций, Есть любимые темы - они дешевле обойдутся, ибо в радость)
    #Кандидатские #Магистерские
    76 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
    Юлия К. ЮУрГУ (НИУ), г. Челябинск 2017, Институт естественных и т...
    5 (49 отзывов)
    Образование: ЮУрГУ (НИУ), Лингвистический центр, 2016 г. - диплом переводчика с английского языка (дополнительное образование); ЮУрГУ (НИУ), г. Челябинск, 2017 г. - ин... Читать все
    Образование: ЮУрГУ (НИУ), Лингвистический центр, 2016 г. - диплом переводчика с английского языка (дополнительное образование); ЮУрГУ (НИУ), г. Челябинск, 2017 г. - институт естественных и точных наук, защита диплома бакалавра по направлению элементоорганической химии; СПХФУ (СПХФА), 2020 г. - кафедра химической технологии, регулирование обращения лекарственных средств на фармацевтическом рынке, защита магистерской диссертации. При выполнении заказов на связи, отвечаю на все вопросы. Индивидуальный подход к каждому. Напишите - и мы договоримся!
    #Кандидатские #Магистерские
    55 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету

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