Ускорение алгоритмов машинного обучения.С ростом потребности в распараллеливании алгоритмов машинного обучения из-за экспоненциального увеличения размеров данных и даже размеров моделей было бы очень полезно, если бы у нас был инструмент, который мог бы помочь распараллелить нашиPandasобработка DataFrame, которая может парализовать нашNumpyвычисления, и даже распараллелить наши алгоритмы машинного обучения (возможно, алгоритмы изsklearnа такжеtensorflow) без особых хлопот.
Но такая библиотека существует, и ее имя Dask,Dask библиотека параллельных вычислений, которая не только помогает распараллелить существующие инструменты машинного обучения (Pandasа такжеNumpy) [то есть используя коллекцию высокого уровня], но также помогает распараллеливать задачи / функции низкого уровня и может обрабатывать сложные взаимодействия между этими функциями, создавая график задач. [то есть используя планировщики низкого уровня] Это похоже на многопроцессорные или многопроцессорные модули Python.
Читать дальше@machinelearning_ru
