Big Data 100mal schneller analysieren

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Big-Data-Bestände weisen oft extrem viel Ballast auf, der analytische Berechnungen massiv bremst. Beispiel: eine Tabellenmatrix von Kunden und Produkten, in der eine 1 für ‚gekauft‘ und eine 0 für ‚nicht gekauft steht. Am Massachusetts Institute of Technology (MIT) wurde nun laut Eurekalert! ein System entwickelt, das Analysen solcher „Sparse Data“ um den Faktor 100 beschleunigen soll, ohne dass mit hohem Programmieraufwand Algorithmen an spezifische Datenstrukturen angepasst werden müssen. Mit dem mathematischen Ansatz der Tensoralgebra soll das System Taco (Tensor Algebra Compiler) außer im Big-Data-Umfeld auch im Bereich Maschinelles Lernen Verwendung finden, teilt MIT-Professor Saman Amarasinghe (Foto) mit, der die Forschungsgruppe leitet.