در این پژوهش به دنبال ارتقای یکی از الگوریتم‌های کارامد در یادگیری ماشین، به نام جنگل تصادفی هستیم. برای این منظور از تکنیک‌های فشرده‌سازی و موازی‌سازی بهره می‌بریم. چالش اساسی مورد توجه در این پژوهش، در رابطه با به کارگیری جنگل تصادفی در پردازش و تحلیل داده‌های حجیم می چکیده کامل
در این پژوهش به دنبال ارتقای یکی از الگوریتم‌های کارامد در یادگیری ماشین، به نام جنگل تصادفی هستیم. برای این منظور از تکنیک‌های فشرده‌سازی و موازی‌سازی بهره می‌بریم. چالش اساسی مورد توجه در این پژوهش، در رابطه با به کارگیری جنگل تصادفی در پردازش و تحلیل داده‌های حجیم می‌باشد. در چنین مواردی، این الگوریتم به دلیل مراجعات پرشمار به حافظه، کارایی معمول و مورد نیاز را ندارد. این پژوهش نشان می‌دهد که چگونه می‌توان با به کارگیری یک شیوه فشرده‌سازی ابتکاری، در کنار تکنیک‌های موازی‌سازی به هدف مورد نظر دست یافت. در این رابطه، اجزای مشترک درختان در جنگل تصادفی با یکدیگر به اشتراک گذاشته می‌شوند. علاوه بر این، روش موازی‌سازی مبتنی بر دستورات برداری‌سازی به همراه روش موازی‌سازی مبتنی بر حافظه اشتراکی در جریان پردازش داده‌ها به کار می‌روند. به منظور ارزیابی عملکرد روش پیشنهادی، آن را بر روی مجموعه داده‌های محک Kaggle که در رقابت‌های مربوط به الگوریتم‌های یادگیری به وفور به کار می‌روند، اجرا نمودیم. نتایج به‌دست‌آمده حاکی از آن است که به کارگیری روش فشرده‌سازی پیشنهادی، 66 درصد بهبود در سرعت پردازش داده‌ها به دنبال داشته است. همچنین به کارگیری فشرده‌سازی به همراه موازی‌سازی یادشده، 96 درصد بهبود را به همراه داشته است. به طور کلی نتایج آزمایشی و تحلیل‌ها دلالت بر این دارند که راهکارهای پیشنهادی، قدمی مؤثر در راستای رسیدن به رایانش سریع برای جنگل تصادفی در اختیار می‌گذارد.
پرونده مقاله
