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英特爾?數據分析加速庫是什么?對于大數據有何作用?

翻譯|大數據新聞|編輯:況魚杰|2020-11-26 10:37:47.603|閱讀 472 次

概述:英特爾?數據分析加速庫(Intel? DAAL)是英特爾?架構優化的構件庫,有助于提升機器學習和大數據分析能力,并幫助數據工程師縮短開發高性能應用的時間。本文將會詳細介紹Intel? DAAL)到底是什么。

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什么是英特爾® DAAL?

英特爾®數據分析加速庫(Intel® DAAL)是英特爾®架構優化的構件庫,涵蓋了所有數據分析階段:從數據源獲取數據、預處理、轉換、數據挖掘、建模、驗證和決策有助于提升機器學習和大數據分析能力,并幫助數據工程師縮短開發高性能應用的時間。為了在一系列英特爾®處理器上實現最佳性能,英特爾® DAAL使用英特爾®數學內核庫英特爾®集成性能基元的優化算法。


英特爾® DAAL支持端到端分析的概念,當一些數據分析階段在邊緣設備上執行時(接近數據生成和最終消費的地方)。具體來說,英特爾® DAAL應用編程接口(API)與特定的跨設備通信技術無關,因此可以在不同的端到端分析框架中使用。     

英特爾® DAAL是加速數據分析應用的常用構件庫,它支持各種使用場景,包括在基于IA的移動設備或傳感器上進行分析,在高性能集群上運行大規模分布式大數據分析它支持各種使用場景,從在基于IA的移動設備或傳感器上進行分析,到在高性能集群上運行大規模分布式大數據分析。


該庫的目標客戶是那些關心數據分析軟件的性能和電源效率以及整體生產力的軟件開發人員。他們不需要花費數天或數月的時間,通過實現和優化常用的數據分析算法構件。

英特爾® DAAL對許多數據分析應用開發人員非常友好。它的API支持C++和Java*語言,允許軟件開發人員將DAAL與他們的C++和Java應用程序和平臺無縫集成,即使在托管代碼環境中也能獲得出色的本地代碼性能。

與其他針對機器學習和數據挖掘領域的庫不同,英特爾® DAAL優化了整個工作流程,從SQL*和無SQL數據源的數據采集到數據轉換再到數據分析、訓練和預測。


這個庫能解決什么問題?

英特爾® DAAL可用于知識發現和數據挖掘、預測分析、機器學習、統計分析、人工智能、模式識別、神經計算以及許多其他涉及大量數據和需要更快地完成分析和決策的問題。


這個庫可以用于哪些應用領域?

現在每個應用都會產生大量的數據,包括文本、圖像、視頻、音頻、傳感器數據、客戶行為、財務數據等。 無論是預測客戶的購物行為,基于此推送廣告,還是將用戶極有可能購買的產品推送到用戶訪問的在線門戶,或是在藥物研發領域分析患者數據以找到更好的藥物,或是通過分析各種傳感器輸入的數據來降低功耗,或是在銀行預測消費者償還貸款的概率,每一個需要生成、準備、分析大量數據的領域都可以使用英特爾® DAAL。


有哪些算法可用?

英特爾® 數據分析加速庫 (Intel® DAAL) 的算法組件由實現數據分析(數據挖掘)和數據建模(訓練和預測)算法的類組成。英特爾® DAAL中提供了用于數據分析各個階段的各種算法。

數據挖掘和分析算法:

  • 計算相關距離和余弦距離
  • PCA(相關性,SVD)
  • 矩陣分解(SVD、QR、Cholesky)
  • 計算統計矩
  • 計算方差-協方差和相關矩陣。
  • 計算數量級
  • 單變量和多變量離群值檢測。
  • 關聯規則挖掘
  • 線性和RBF核函數

有監督和無監督的機器學習算法:

  • 線性回歸
  • 貝葉斯
  • AdaBoost、LogitBoost和BrownBoost分類器。
  • AVM分類器
  • K-Means聚類
  • 高斯混合模型(GMM)的期望值最大化(EM)
  • 支持分類器的驗證指標,包括混淆矩陣、準確率、精確度、召回率和Fscore。


批量/流媒體/分布式處理

英特爾® DAAL算法支持以下計算模式。

  • 批量處理
  • 在線處理
  • 分布式處理

你可以在初始化算法時選擇計算模式。

  • 批處理:所有英特爾® DAAL算法至少支持批處理計算模式。在批處理模式下,只使用特定算法類的計算方法。
  • 在線處理 : 某些英特爾® DAAL 算法能夠以塊的形式處理數據集。在在線處理模式下,使用特定算法類的compute()和finalizeCompute()方法。這種計算模式假設數據以塊i=1,2,3,......nblocks的形式到達。每次有新的輸入時,就調用compute()方法。當最后一個數據塊到達時,調用finalizeCompute()方法來產生最終結果。如果輸入數據以異步模式到達,可以使用給定數據源的getStatus()方法來檢查是否有新的數據塊可以加載。
  • 分布式處理:某些英特爾® DAAL算法可以處理分布在多個設備上的數據集。在分布式處理模式下,使用特定算法類的compute()和finalizeCompute()方法。這種計算模式假設數據集在計算節點上被分割成nblocks塊。

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文章轉載自:Intel Software

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