Please use this identifier to cite or link to this item: http://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/18388
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorΠαπαϊωάννου, Κωνσταντίνος-
dc.date.accessioned2022-07-21T09:48:08Z-
dc.date.available2022-07-21T09:48:08Z-
dc.date.issued2022-07-15-
dc.identifier.urihttp://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/18388-
dc.description.abstractΗ μηχανική μάθηση (ΜΜ) είναι σημαντική για τις επιχειρήσεις, γιατί βοηθάει στην επίλυση ποικίλων προβλημάτων, ενώ η ποιότητα των λύσεων που προσφέρει συμβαδίζει με αυτή των χαρακτηριστικών που χρησιμοποιούν τα μοντέλα ΜΜ. Οι επιστήμονες δεδομένων καταπιάνονται με την υλοποίηση ροών εργασίας που υποστηρίζουν ολόκληρο τον κύκλο ζωής της ΜΜ, μέρος του οποίου αφορά τη δημιουργία και τη διάθεση χαρακτηριστικών κατά την εκπαίδευση μοντέλων και την εξαγωγή συμπερασμάτων. Τα χαρακτηριστικά είναι μεταβλητές εισόδου σε ένα μοντέλο και είναι συνήθως ακατέργαστα δεδομένα που αναπαρίστανται ή κωδικοποιούνται σε διαφορετικές μορφές. Η διαδικασία αυτή απαιτεί πολύ χρόνο και προσπάθεια και συνεπάγεται διάφορες προκλήσεις. Οι πηγές δεδομένων έχουν διαφορετικά χαρακτηριστικά και απαιτούν διαφορετικές προσεγγίσεις στην κατανάλωση και τη διαχείρισή τους. Επιπλέον, η διάθεση χαρακτηριστικών με συνεπή τρόπο στη χρονοβόρα εκπαίδευση μοντέλων και την αστραπιαία εξαγωγή συμπερασμάτων είναι δύσκολη και οδηγεί συχνά στο πρόβλημα της στρέβλωσης μεταξύ εκπαίδευσης και διάθεσης ενός μοντέλου. Ένα αποθετήριο χαρακτηριστικών, όπως το Feast, λύνει αυτές τις προκλήσεις τυποποιώντας τους ορισμούς των χαρακτηριστικών, καταχωρώντας τα σε ένα κεντρικό αποθετήριο και κάνοντάς τα διαθέσιμα με συνέπεια κατά την εκπαίδευση μοντέλων και την εξαγωγή συμπερασμάτων. Η ενσωμάτωση του στο Kubeflow επιτρέπει την κοινή χρήση και επαναχρησιμοποίηση αυτών από πολλούς χρήστες και ομάδες. Η λύση μας μετατρέπει το Feast σε ένα νεφο-εγγενές σύστημα πελάτη-εξυπηρετητή. Δημιουργούμε έναν διακομιστή REST API που διαχειρίζεται και αποθηκεύει τους ορισμούς χαρακτηριστικών και τα μεταδεδομένα τους σε ποικίλες βάσεις δεδομένων SQL οι οποίες υποστηρίζονται μέσω του μηχανισμού Object-Relational Mapping (ORM). Επιπλέον, επιβάλλουμε έλεγχο πρόσβασης με τον μηχανισμό RBAC του Κυβερνήτη και επεκτείνουμε τον πελάτη του Feast ώστε να χρησιμοποιεί το νέο API.en_US
dc.languageelen_US
dc.subjectFeasten_US
dc.subjectΑποθετήριο Χαρακτηριστικώνen_US
dc.subjectKubeflowen_US
dc.subjectKubernetesen_US
dc.subjectΔιαμοιρασμός Χαρακτηριστικώνen_US
dc.subjectΣυνέπεια Χαρακτηριστικώνen_US
dc.subjectΜηχανική Μάθησηen_US
dc.subjectΝέφοςen_US
dc.titleΒελτιστοποίηση Ροών Εργασίας Μηχανικής Μάθησης με την Ενσωμάτωση ενός Αποθετηρίου Χαρακτηριστικών στην Πλατφόρμα Kubeflowen_US
dc.description.pages173en_US
dc.contributor.supervisorΚοζύρης Νεκτάριοςen_US
dc.departmentΤομέας Τεχνολογίας Πληροφορικής και Υπολογιστώνen_US
Appears in Collections:Διπλωματικές Εργασίες - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
thesis.pdf2.44 MBAdobe PDFView/Open


Items in Artemis are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.