Naučene indeksne strukture

završni rad

• Naslov (engleski): Task: Learned index structures
• Autor: Mate Paulinović
• Mentor: Mile Šikić (mentor)
• Član povjerenstva: Mile Šikić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Krešimir Križanović (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Robert Vaser (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2018-09-11, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Tradicionalne strukture podataka za indeksiranje mogu se poboljšati metodama strojnog učenja. Neuronske mreže za tu primjenu uče distribuciju podataka spremljenih u indeksne strukture. Razvoj grafičkih kartica može povećati efikasnost i smanjiti vremena izvođenja takvih modela.
U ovom radu pokazano je da naučeni model može bolje raspoređivati ključeve po tablici raspršenog adresiranja smanjujuću broj kolizija i memorijsko zauzeće. U radu je predstavljena teorijska podloga tablica raspršenog adresiranja i struktura modela strojnog učenja te implementacijski detalji razvijenog programskog koda.

Sažetak (engleski)

Traditional index data structures can be improved using machine learning.
Neural networks used for this learn the underlying data distributions of the data
which is stored in these data structures. The development of graphics processing
units could improve the efficiency of such models and reduce their execution time.
It is shown in this thesis that a model can be learned which distributes the keys
over the hash table more efficiently, thereby reducing the number of collisions
as well as reducing the memory footprint. This thesis presents the theoretical
background of hash tables and the machine learning structure as well as the
implementation details of the developed source code.

• Ključne riječi: bioinformatika; strojno učenje; ktorka; tablica raspršenog adresiranja; rekurzivni model indeksa; neuronska mreža
• Ključne riječi (engleski): bioinformatics; machine learning; kmer; hash table; recursive model index; neural network
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:253205
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-13 23:39:16