في هذا الفيديو، وسوف أشرح كيفية استخدام SystemML.
يوفر SystemML لغة تشبه R تسمى التعلم الآلي التعريفي،
أو DML، لعلماء البيانات لتنفيذ خوارزمية التعلم الآلي.
هنا عينة من البرنامج النصي DML.
في هذا البرنامج النصي، نقوم بإنشاء مصفوفة عشوائية X، مع 1,000 كولز
وتفرق 0.5.
يتم توفير عدد الصفوف من قبل المستخدم باستخدام nr المعلمة الدولار.
ثم نقوم بضرب المصفوفة X مع التحويل وحساب المجموع.
من المهم ملاحظة أن DML ببساطة يبسط تطوير
ونشر خوارزميات التعلم الآلي.
يفعل ذلك، عن طريق فصل دلالات الخوارزمية
من تمثيل البيانات الأساسية وخطة تنفيذ وقت التشغيل.
DML معبرة بما فيه الكفاية لتغطية فئة واسعة من الخوارزميات.
مثل الإحصاءات الوصفية، والتصنيف، والتجميع،
والانحدار، وعوامل المصفوفة، والحد من الأبعاد،
ونموذج البقاء على قيد الحياة، والتعلم العميق.
يتم حزم هذه الخوارزميات مسبقًا مع SystemML ومتاحة على GitHub.
يدعم SystemML أيضا مهمة تحويل البيانات المستخدمة عادة مثل التسجيل،
ديموكوردينغ، الانحناء، التحجيم، ونسب القيم المفقودة.
يحتوي SystemML على مترجم أقل تكلفة يقوم تلقائيًا بإنشاء
خطط تنفيذ وقت التشغيل المختلط.
التي تتكون من عقدة واحدة والعمليات الموزعة.
يتم إنشاء هذه الخطط وفقًا لخصائص البيانات والكتل،
مثل حجم البيانات ونطاق البيانات وحجم الكتلة وتكوين الذاكرة.
في مثالنا السابق، إذا كان المستخدم يحدد خطية صغيرة،
ثم SystemML قد تجميع خطة عقدة واحدة.
من ناحية أخرى،
إذا كان الخطي كبيرًا، فقد يقوم SystemML بتجميع Hadoop أو خطة Spark.
مكون اللغة
بتمرير البرنامج النصي DML إلى تسلسل هرمي كتل العبارة والعبارات.
كما أنه يؤدي التحليل النحوي، والتحليل المتغير الحي، والتحقق من
صحة الدلالية.
ثم نقوم ببناء رسم بياني دوري موجه للمشغلين رفيعي المستوى،
يسمى هوبس، لكل بيان.
محسن SystemML ينفذ تحسينات مختلفة على هذا HOP DAGs.
على سبيل المثال، إعادة كتابة التبسيط الجبري،
والتحليل البيني، وتحسين سلسلة ضرب المصفوفة.
يتم تجميع كل HOP DAG في حفر مشغلي مستوى منخفض يسمى المنحدرات,
استنادا إلى تقدير الذاكرة, البيانات وخصائص الكتلة.
تعود الحلقات إلى مشغل معين
ولها تنفيذ في الوقت الحقيقي المقابلة تسمى التعليمات.
يعمل SystemML في تضمين، مستقل، وفي وضع الكتلة.
كما أنه يدعم واجهات برمجة التطبيقات المختلفة في سكالا، بيثون، وجافا.