MLOps approach for system performance optimization for machine learning systems
Tekijät
Päivämäärä
2024Tekijänoikeudet
© The Author(s)
There are numerous practical challenges related to development or operation of machine learning systems in real-world scenarios, and the field of MLOps brings DevOps practices from software engineering to machine learning. This thesis investigated whether using early stopping with system metrics leads to more efficient hyperparameter tuning when resource constraints exist. The experiments conducted measured system performance including mean step time, CPU utilization, and memory utilization on 4 datasets and 4 machine learning algorithms with varying hyperparameters such as batch size and learning rate. Findings indicate that increased mean step time and memory utilization with large batch sizes could potentially be leveraged for early stopping. Koneoppimisjärjestelmien kehittämiseen tai käyttöön liittyy lukuisia käytännön haasteita reaalimaailman skenaarioissa, ja MLOps tuo DevOps-käytännöt ohjelmistotekniikasta koneoppimiseen. Tässä opinnäytetyössä tutkittiin, johtaako varhaisen pysäytyksen käyttäminen järjestelmämetriikoiden kanssa tehokkaampaan hyperparametrien optimointiin, kun on olemassa resurssirajoitteita. Eksperimenteissä mitattiin järjestelmän suorituskykyä, mukaan lukien keskimääräinen askelaika, prosessorin käyttöaste ja muistin käyttöaste neljällä datasetillä ja neljällä koneoppimisalgoritmilla, joiden hyperparametrit, kuten eräkoko ja oppimisnopeus, vaihtelivat. Tulokset osoittavat, että suurten eräkokojen myötä lisääntynyttä keskimääräistä askelaikaa ja muistin käyttöastetta voitaisiin mahdollisesti hyödyntää varhaisessa pysäytyksessä.
Metadata
Näytä kaikki kuvailutiedotKokoelmat
- Pro gradu -tutkielmat [28938]
Lisenssi
Samankaltainen aineisto
Näytetään aineistoja, joilla on samankaltainen nimeke tai asiasanat.
-
Inducing Rules of Ensemble Music Performance : A Machine Learning Approach
Marchini, Marco; Ramirez, Rafael; Papiotis, Panos; Maestre, Esteban (University of Jyväskylä, Department of Music, 2013)Previous research in expressive music performance has described how solo musicians intuitively shape each note in relation to local/global score contexts. However, expression in ensemble performances, where each individual ... -
Predicting Children's Myopia Risk : A Monte Carlo Approach to Compare the Performance of Machine Learning Models
Artiemjew, Piotr; Cybulski, Radosław; Emamian, Mohammad; Grzybowski, Andrzej; Jankowski, Andrzej; Lanca, Carla; Mehravaran, Shiva; Młyński, Marcin; Morawski, Cezary; Nordhausen, Klaus; Pärssinen, Olavi; Ropiak, Krzysztof (SCITEPRESS Science and Technology Publications, 2024)This study presents the initial results of the Myopia Risk Calculator (MRC) Consortium, introducing an innovative approach to predict myopia risk by using trustworthy machine-learning models. The dataset included approximately ... -
Challenges to the development of energy performance measurement : a systems thinking approach
Asikainen, Mikko (2016)Growing global energy consumption and its consequent hindrance to sus-tainable development poses one of the greatest challenges of today. Impro-vement of the end-use energy efficiency is commonly regarded as one of the ... -
Absolute of Relative? A New Approach to Building Feature Vectors For Emotion Tracking In Music
Imbrasaitė, Vaiva; Robinson, Peter (University of Jyväskylä, Department of Music, 2013)It is believed that violation of or conformity to expectancy when listening to music is one of the main sources of musical emotion. To address this, we test a new way of building feature vectors and representing features ... -
New Machine Learning Approach for Detection of Injury Risk Factors in Young Team Sport Athletes
Jauhiainen, Susanne; Kauppi, Jukka-Pekka; Leppänen, Mari; Pasanen, Kati; Parkkari, Jari; Vasankari, Tommi; Kannus, Pekka; Äyrämö, Sami (Georg Thieme Verlag KG, 2021)The purpose of this article is to present how predictive machine learning methods can be utilized for detecting sport injury risk factors in a data-driven manner. The approach can be used for finding new hypotheses for ...
Ellei toisin mainittu, julkisesti saatavilla olevia JYX-metatietoja (poislukien tiivistelmät) saa vapaasti uudelleenkäyttää CC0-lisenssillä.