Tuesday, August 19, 2014

Sybil: система масштабирования машинного обучения в Google

На портале insideBIGDATA не так давно была опубликована статья, в которой рассказывается об интересной системе машинного обучения Sybil от Google.

Sybil - важный исследовательский проект в Google, который реализует различные алгоритмы машинного обучения, позволяя их масштабировать. Данная разработка широко используется в Google. На текущий момент вопрос масштабирования машинного обучения является достаточно актуальным и недавно я уже публиковал две статьи с видеоматериалами по данной тематике: Alex Smola рассказывает про масштабируемое машинное обучение и построение инфраструктуры для машинного обучения .

В данном докладе Tushar Chandra рассказывает о судьбе Sybil в Google. Tushar Chandra - Principal Engineer в Google Research и один из лидеров проекта Sybil. Он получил звание Ph.D. в области Computer Science в Cornell University в 1993 году, до перехода в Google в 2004 году работал в IBM Research. Работал над большим количеством проектов, посвященных распределенным системам: Reliable Scalable Cluster Technology, Gryphon и Oceano в IBM, а также над Bigtable и проектом по отказоустойчивости в Google.

Слайды с данного доклада можно скачать здесь. Исследования, которые упоминаются в докладе можно скачать здесь (“Unreliable Failure Detectors for Reliable Distributed Systems”, Chandra и Toueg).

Tushar Chandra рассказывает о Sybil

No comments:

Post a Comment