Масштабное обучение: вклад в распределенные асинхронные алгоритмы кластеризации
Первым крупным прорывом Lokad стало использование высокоатипичных типов прогнозов для целей управления цепями поставок, в частности квантильных прогнозов. В Lokad квантильные прогнозы были предтечей вероятностных прогнозов. Квантили стали первым значительным отклонением Lokad от того, что до сих пор считается «основными» теориями управления цепями поставок. Этот прорыв был связан с работой первого сотрудника Lokad, Бенуа Патра. (Как генеральный директор и основатель, я присоединился к заработной плате своей собственной компании намного позже.)
Через пятнадцать лет, к моему ужасу, я понял, что рукописи из нескольких докторских диссертаций, проведенных в Lokad, никогда не были опубликованы на нашем веб-сайте. Так что, лучше поздно, чем никогда, давайте опубликуем эту рукопись!
Автор: Бенуа Патра
Дата: март 2012 года
Аннотация:
Вопросы, затронутые в этой диссертации, вдохновлены проблемами исследования, с которыми сталкивается компания Lokad, и которые резюмируются в первой главе. Глава 2 посвящена непараметрическому методу прогнозирования квантилей вещественного временного ряда. В частности, мы устанавливаем результат согласованности для этой техники при минимальных предположениях. Остальная часть диссертации посвящена анализу распределенных асинхронных алгоритмов кластеризации (DALVQ). Глава 3 сначала предлагает математическое описание моделей, а затем предлагает теоретический анализ, в котором доказывается существование асимптотического консенсуса и почти наверное сходимость к критическим точкам искажения. В следующей главе мы предлагаем подробное обсуждение, а также некоторые эксперименты по схемам параллелизации, которые должны быть реализованы для практического развертывания алгоритмов DALVQ. Наконец, глава 5 содержит эффективную реализацию DALVQ на платформе Cloud Computing Microsoft Windows Azure. Мы изучаем, среди прочего, ускорение, принесенное алгоритмом с большим количеством параллельных вычислительных ресурсов, и сравниваем этот алгоритм с так называемым методом Ллойда, который также распределен и развернут в Windows Azure.
Интересный факт: В аннотации упоминается «Windows Azure», которое действительно было коммерческим названием Microsoft Azure в первые годы.
Жюри:
