Sistemas de archivos paralelos con aplicaciones de Machine Learning /

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En la presente Práctica Profesional Supervisada (PPS) se propone la investigación, análisis y evaluación del impacto de aplicaciones del tipo Machine Learning en sistemas de archivos paralelos, a nivel de rendimiento y uso de recursos. Para realizarlo se plantea el estudio en particular del sistema...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Benquerenca Mendes, Nicolás Martín
Formato: Tesis Libro electrónico
Lenguaje:Español
Publicado: Florencio Varela : Universidad Nacional Arturo Jauretche, 2022
Materias:
Ingeniería en Informática
SISTEMA DE INFORMACION
SISTEMAS DE ARCHIVOS PARALELOS
BEEGFS
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
CLUSTER
Acceso en línea:https://biblioarchivo.unaj.edu.ar/mostrar/pdf/scvsdf/erwe/268a03c29d9db5c22c5f438886659c9687bc38c5
Aporte de:Registro referencial: Solicitar el recurso aquí
Biblioteca Central (UNAJ) de Universidad Nacional Arturo Jauretche
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300 |a 75 p. 
502 |b Informe de Práctica Profesional para obtener el titulo de Ingeniero/a  |c Universidad Nacional Arturo Jauretche. 
506 |a Acceso abierto 
520 2 |a En la presente Práctica Profesional Supervisada (PPS) se propone la investigación, análisis y evaluación del impacto de aplicaciones del tipo Machine Learning en sistemas de archivos paralelos, a nivel de rendimiento y uso de recursos. Para realizarlo se plantea el estudio en particular del sistema de archivos paralelo BeeGFS, como infraestructura, y aplicaciones de reconocimiento de imágenes, como herramientas de benchmark para obtener los resultados necesarios y posterior análisis. Los sistemas de archivos paralelos nos permiten incrementar el rendimiento de los “File Servers” que requieren de mayor capacidad de respuesta a operaciones de lectura y escritura por accesos recurrentes y concurrentes a datos, donde los sistemas de archivos convencionales como “Network File System” no pueden satisfacer esta capacidad, entre otras grandes ventajas. Toda la implementación se realizará localmente en un cluster montado con VMware Workstation. 
540 |a Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Argentina. Atribución - no comercial - sin obra derivada 4.0  |u https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ 
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