مكتبة تحليلات البيانات

الموسوعة الحرة

مكتبة تحليلات البيانات oneAPI (oneDAL؛ المعروفة سابقًا باسم مكتبة تسريع تحليلات البيانات من إنتل أو Intel DAAL)، هي مكتبة تضم لبنات بناء خوارزمية مُحسَّنة لمراحل تحليل البيانات الأكثر شيوعًا في حل مشكلات البيانات الضخمة . [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]

تدعم المكتبة معالجات إنتل، وهي متاحة لأنظمة التشغيل ويندوز ولينكس وماك أو إس . [ 2 ] صُممت المكتبة للاستخدام مع منصات البيانات الشائعة، بما في ذلك هادوب وسبارك وآر وماتلاب . [ 4 ] [ 8 ]

تاريخ

أطلقت إنتل مكتبة تحليلات البيانات (oneDAL) في 8 ديسمبر 2020. كما أطلقت مكتبة تسريع تحليلات البيانات في 25 أغسطس 2015، وأطلقت عليها اسم مكتبة تسريع تحليلات البيانات 2016 (Intel DAAL 2016). [ 9 ] تُدمج oneDAL مع مجموعة أدوات Intel oneAPI الأساسية كمنتج تجاري. ويتوفر إصدار مستقل منها تجاريًا أو مجانًا، [ 3 ] [ 10 ] والفرق الوحيد بينهما يكمن في الدعم والصيانة.

تفاصيل

الفئات الوظيفية

تحتوي Intel DAAL على الخوارزميات التالية: [ 11 ] [ 4 ] [ 12 ]

  • تحليل
    • العزوم منخفضة الرتبة: تتضمن حساب الحد الأدنى، والحد الأقصى، والمتوسط، والانحراف المعياري، والتباين، وما إلى ذلك لمجموعة البيانات.
    • الكميات: تقسيم الملاحظات إلى مجموعات متساوية الحجم محددة بترتيب الكميات.
    • مصفوفة الارتباط ومصفوفة التباين والتباين المشترك: أداة أساسية لفهم التبعية الإحصائية بين المتغيرات. تشير درجة الارتباط إلى مدى احتمالية أن يشير تغير ما إلى تغير آخر.
    • مصفوفة مسافة جيب التمام: قياس المسافة بين الأزواج باستخدام مسافة جيب التمام.
    • مصفوفة مسافة الارتباط: قياس المسافة الزوجية بين العناصر باستخدام مسافة الارتباط.
    • التجميع: هو تجميع البيانات في مجموعات غير مصنفة. هذه تقنية شائعة الاستخدام في "التعلم غير الخاضع للإشراف" حيث لا يوجد نموذج مُعتمد عليه. توفر مكتبة Intel DAAL خوارزميتين للتجميع: K-Means و"EM for GMM".
    • تحليل المكونات الرئيسية (PCA): الخوارزمية الأكثر شيوعًا لتقليل الأبعاد.
    • استخراج قواعد الارتباط: اكتشاف أنماط التواجد المشترك. والمعروفة باسم "استخراج سلة التسوق".
    • تحويل البيانات من خلال تحليل المصفوفة: يوفر DAAL خوارزميات تحليل Cholesky و QR و SVD.
    • الكشف عن القيم الشاذة: تحديد الملاحظات التي تبتعد بشكل غير طبيعي عن التوزيع النموذجي للملاحظات الأخرى.
  • التدريب والتنبؤ
    • الانحدار
      • الانحدار الخطي: أبسط طرق الانحدار. يتم فيه تركيب معادلة خطية لنمذجة العلاقة بين المتغيرات التابعة (الأشياء المراد التنبؤ بها) والمتغيرات التفسيرية (الأشياء المعروفة).
    • التصنيف: بناء نموذج لتصنيف العناصر إلى مجموعات مختلفة. يوفر DAAL خوارزميات متعددة في هذا المجال، بما في ذلك مصنف بايز الساذج، وآلة المتجهات الداعمة، والمصنفات متعددة الفئات.
    • أنظمة التوصية
    • الشبكات العصبية

يدعم Intel DAAL ثلاثة أوضاع معالجة:

  • المعالجة الدفعية: عندما تتسع جميع البيانات في الذاكرة، يتم استدعاء دالة لمعالجة البيانات دفعة واحدة.
  • المعالجة عبر الإنترنت (وتسمى أيضًا البث): عندما لا تتسع جميع البيانات في الذاكرة. يمكن لتقنية Intel® DAAL معالجة أجزاء البيانات بشكل فردي ودمج جميع النتائج الجزئية في المرحلة النهائية.
  • المعالجة الموزعة: يدعم DAAL نموذجًا مشابهًا لـ MapReduce. يقوم المستهلكون في المجموعة بمعالجة البيانات المحلية (مرحلة الخريطة)، ثم تقوم عملية المُنتِج بجمع ودمج النتائج الجزئية من المستهلكين (مرحلة الاختزال). يوفر Intel DAAL مرونة في هذا الوضع من خلال ترك وظائف الاتصال بالكامل للمطور. يمكن للمطورين اختيار استخدام نقل البيانات في إطار عمل مثل Hadoop أو Spark، أو برمجة الاتصالات بشكل صريح، على الأرجح باستخدام MPI.

مراجع