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• W788103427 abstract "Les themes de recherche abordes dans ce manuscrit ont trait a la parallelisation d’algorithmes de classification non-supervisee (clustering) sur des plateformes de Cloud Computing. Le chapitre 2 propose un tour d’horizon de ces technologies. Nous y presentons d’une maniere generale le Cloud Computing comme plateforme de calcul. Le chapitre 3 presente l’offre cloud de Microsoft : Windows Azure. Le chapitre suivant analyse certains enjeux techniques de la conception d’applications cloud et propose certains elements d’architecture logicielle pour de telles applications. Le chapitre 5 propose une analyse du premier algorithme de classification etudie : le Batch K-Means. En particulier, nous approfondissons comment les versions reparties de cet algorithme doivent etre adaptees a une architecture cloud. Nous y montrons l’impact des couts de communication sur l’efficacite de cet algorithme lorsque celui-ci est implemente sur une plateforme cloud. Les chapitres 6 et 7 presentent un travail de parallelisation d’un autre algorithme de classification : l’algorithme de Vector Quantization (VQ). Dans le chapitre 6 nous explorons quels schemas de parallelisation sont susceptibles de fournir des resultats satisfaisants en terme d’acceleration de la convergence. Le chapitre 7 presente une implementation de ces schemas de parallelisation. Les details pratiques de l’implementation soulignent un resultat de premiere importance : c’est le caractere en ligne du VQ qui permet de proposer une implementation asynchrone de l’algorithme reparti, supprimant ainsi une partie des problemes de communication rencontres lors de la parallelisation du Batch K-Means." @default.
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