আমি ডেটা প্রশিক্ষণের জন্য লিবিএসভিএম ব্যবহার করি এবং শব্দার্থ বিশ্লেষণ সমস্যার উপর শ্রেণিবিন্যাসের পূর্বাভাস করি । তবে এটি বৃহত আকারের ডেটাতে পারফরম্যান্সের সমস্যা রয়েছে কারণ শব্দার্থবিজ্ঞানের বিশ্লেষণে এন-ডাইমেনশন সমস্যা উদ্বেগ ।
গত বছর, লিবলাইনার মুক্তি পেয়েছিল এবং এটি পারফরম্যান্সের বাধা সমাধান করতে পারে। তবে এটির জন্য খুব বেশি স্মৃতি ব্যয় হয় । বড় ডেটাতে মানচিত্র বিশ্লেষণ সমস্যা সমাধানের একমাত্র উপায় কি ম্যাপ্রেডস ? বা অন্য কোনও পদ্ধতি রয়েছে যা লিবলাইনারে স্মৃতি বাধা উন্নত করতে পারে ?
উত্তর:
নোট করুন যে আপাচি স্পার্কে পোর্ট করা LIBLINEAR এর প্রাথমিক সংস্করণ রয়েছে । কিছু প্রাথমিক বিবরণ এবং প্রকল্পের সাইটের জন্য মেলিং তালিকার মন্তব্যগুলি দেখুন ।
আপনি স্বরযুক্ত wabbit চেক করতে পারেন । এটি বৃহত্তর স্কেল শেখার জন্য বেশ জনপ্রিয় এবং সমান্তরাল বিধান অন্তর্ভুক্ত।
তাদের ওয়েবসাইট থেকে:
ভিডাব্লু হ'ল মেশিন লার্নিংয়ের গতির সারাংশ, সহজেই টেরেফাইচার ডেটাসেটগুলি থেকে শিখতে সক্ষম। সমান্তরাল শেখার মাধ্যমে, লিনিয়ার লার্নিং করার সময় এটি যে কোনও একক মেশিন নেটওয়ার্ক ইন্টারফেসের আউটপুটকে ছাড়িয়ে যেতে পারে, শেখার অ্যালগরিদমের মধ্যে প্রথম।