МЕТОД СТВОРЕННЯ SVM-КЛАСИФІКАТОРА ДЛЯ АНАЛІЗУ ДАНИХ НА БАЗІ FPGA (Computer systems and information technologies, 2024)
В роботі досліджено використання методу створення SVM-класифікатора для аналізу даних на базі FPGA, що незважаючи на свою ефективність, може стикатися з викликами, пов'язаними з обмеженими ресурсами та швидкодією обробки даних. У цьому контексті виникає необхідність розвитку нових методів інтеграції SVM-класифікаторів з високопродуктивним обчислювальним обладнанням. Зростаюча потреба у швидкодії та енергоефективності вимагає нових підходів до реалізації методів машинного навчання. Одним з ключових інструментів для класифікації та аналізу даних є метод опорних векторів (SVM - Support Vector Machine), який широко використовується у бізнесі, науці, медицині та багатьох інших галузях. Розробка ефективного та оптимізованого методу створення SVM-класифікатора для FPGA вимагає додаткових досліджень та розробки, оскільки існуючі методи можуть бути неоптимальними з точки зору швидкодії та використання ресурсів FPGA. У статті представлено огляд відомих апаратних рішень даної задачі, запропонованих у сучасній науковій літературі. Крім того, обговорюється ефективність поєднання апаратних та програмних компонентів для досягнення значного прискорення процесу аналізу даних. Стаття підкреслює необхідність подальших досліджень та вдосконалення для розкриття трансформаційного потенціалу методу класифікації машинного навчання.
Keywords: SVM-класифікатор; машинне навчання; опукла оптимізація; FPGA; методи аналізу даних; класифікація даних; метод опорних векторів