Modelos gráficos probabilísticos en sistemas distribuidos

Treballs Finals de Grau de Matemàtiques, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2015, Director: Jesús Cerquides Bueno i Marc Pujol GonzálezModern companies have recognized machine learning techniques as a key instrument to gain competitive edges in their businesses, from better client profiling to optimization and streamlining of their resources and operations. Among the many approaches and problems defined un- der the machine learning umbrella, we focus on Probabilistic Graphical Models (PGM). PGM is a generic framework that allows analysts to harness collected statistics and make predictions using them. Nonetheless, the computation of such predictions is a known NP-hard problem, and hence presents a significant challenge. Therefore, the PGM community has mainly focused on the development of either useful relaxations that can be solved with a lower computational complexity or approximate algorithms that still provide good solutions. Meanwhile, the relentless technological advances of our era have brought us to an interesting situation. On the one hand, the sheer amount of collected data that can be analyzed and exploited is ever-increasing. On the other hand, the advent of cloud computing provides vast amounts of inexpensive computation capabilities. However, exploiting these resources is not an easy endeavor because they are distributed along many networked machines. Fortunately, the community response against these challenges has been the development of generic distributed computation platforms such as Hadoop or Spark. These platforms free the developers from dealing with the distribution challenges, allowing them to focus on the implementation of their algorithms instead. Against this background, the main goal of this project is to build a bridge between these worlds by implementing a core PGM algorithm in one of such distributed systems. The selected algorithm is Belief Propagation (BP), an approximate inference algorithm that has good complexity characteristics and has proven to provide good solutions in practice. Additionally, BP is based on a message-passing model, and hence stands as a perfect candidate for a distributed implementation. Furthermore, the implementation is done under Apache Spark, because it is designed specifically to support message-passing algorithms. Nonetheless, despite the invaluable foundation provided by the platform, Spark leaves many considerations left to the criteria of the developer. Therefore, in this project we present the challenges that arose during such implementation, and how they can be overcome. The end result of this project is hence a BP implementation that can run in a distributed manner between as many systems as supported by Spark. Moreover, the implementation is both unit-tested and checked against a centralized open-source library. This opens up the possibility for anyone to make predictions based on large PGM models built spanning gigabytes of information

Medición de modelos gráficos en fase de estructura

Con la aplicación de metodologías BIM se consigue aumentar la productividad de los proyectos fomentando la posibilidad de empezar a realizar las mediciones y el presupuesto conforme se realiza el Modelo y sobre todo, de ir consultándolas. Por ello, cada vez es más frecuente el uso de tecnologías BIM en el sector de la edificación, estas nuevas herramientas cambian los procesos y capacidad de medición de un proyecto frente a la metodología tradicional

Metodología para el análisis de relevancia de indicadores de rendimiento en educación superior

En este artículo proponemos una metodología para el análisis de relevancia de indicadores de rendimiento basada en el uso de redes bayesianas. Estos modelos gráficos permiten obtener, a primera vista, las principales relaciones entre las variables a considerar. Analizamos el comportamiento de la metodología propuesta con un caso práctico, mostrando que es una herramienta útil para ayudar la toma de decisiones en la elaboración de políticas basadas en indicadores de rendimiento

Diseño de redes de sensores utilizando modelos gráficos probabilísticos

En este trabajo se aborda el diseño óptimo de redes de sensores para plantas químicas utilizando estrategias de optimización estocásticas. El problema consiste en seleccionar el tipo, número y ubicación de los nuevos sensores que proporcionen la cantidad y calidad necesaria de la información requerida del proceso. En el diseño de redes de sensores la decisión importante que debe hacerse con respecto a cada variable de flujo es si ésta se mide o no. Para formular matemáticamente estas decisiones, se emplean variables binarias las cuales indican la presencia o ausencia de sensores. El problema suele ser multimodal e involucra, en casos reales, un gran número de variables binarias, por lo que debe ser resuelto un problema de optimización combinatoria sujeto a restricciones de gran tamaño. En estos casos, es muy valioso contar con un procedimiento de solución que proporcione, al menos, una buena solución, sino el óptimo global, y que además se pueda ejecutar en ordenadores paralelos para reducir los tiempos de ejecución. En este trabajo se aplican nuevas estrategias para resolver el problema de localización óptima de sensores basadas en los algoritmos de estimación de distribuciones que hacen uso de un modelo gráfico probabilístico, aprendido a partir del conjunto de soluciones más prometedoras. Se proporcionan las características distintivas de las metodologías propuestas así como su desempeño en la resolución de diferentes diseños de redes de instrumentación extraídos de la literatura.Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Modelos gráficos espaciales y rendimiento académico en disciplinas proyectuales

El Grupo Diseño y Comunicación del Centro de Estudios de Diseño ha desarrollado desde su origen la problemática de la significación del espacio y sus algoritmos en modelos gráficos, observados en el binomio cultura y especialidad disciplinar. El Programa delineado esclarece la temática de los procesos de comunicación en Arquitectura especialmente, aquella realizada a través de mensajes modelizados entre legos y expertos disciplinares. La distancia entre los interpretantes de la cultura y la disciplina es indagada como salto en la relación profesional y como traslado progresivo en la mediación didáctica. (Párrafo extraído del texto a modo de resumen)Facultad de Bellas Arte

Modelos gráficos espaciales y rendimiento académico en disciplinas proyectuales

El Grupo Diseño y Comunicación del Centro de Estudios de Diseño ha desarrollado desde su origen la problemática de la significación del espacio y sus algoritmos en modelos gráficos, observados en el binomio cultura y especialidad disciplinar. El Programa delineado esclarece la temática de los procesos de comunicación en Arquitectura especialmente, aquella realizada a través de mensajes modelizados entre legos y expertos disciplinares. La distancia entre los interpretantes de la cultura y la disciplina es indagada como salto en la relación profesional y como traslado progresivo en la mediación didáctica. (Párrafo extraído del texto a modo de resumen)Facultad de Bellas Arte

Modelos gráficos espaciales y rendimiento académico en disciplinas proyectuales

El Grupo Diseño y Comunicación del Centro de Estudios de Diseño ha desarrollado desde su origen la problemática de la significación del espacio y sus algoritmos en modelos gráficos, observados en el binomio cultura y especialidad disciplinar. El Programa delineado esclarece la temática de los procesos de comunicación en Arquitectura especialmente, aquella realizada a través de mensajes modelizados entre legos y expertos disciplinares. La distancia entre los interpretantes de la cultura y la disciplina es indagada como salto en la relación profesional y como traslado progresivo en la mediación didáctica. (Párrafo extraído del texto a modo de resumen)Facultad de Bellas Arte

Diseño de redes de sensores utilizando modelos gráficos probabilísticos

En este trabajo se aborda el diseño óptimo de redes de sensores para plantas químicas utilizando estrategias de optimización estocásticas. El problema consiste en seleccionar el tipo, número y ubicación de los nuevos sensores que proporcionen la cantidad y calidad necesaria de la información requerida del proceso. En el diseño de redes de sensores la decisión importante que debe hacerse con respecto a cada variable de flujo es si ésta se mide o no. Para formular matemáticamente estas decisiones, se emplean variables binarias las cuales indican la presencia o ausencia de sensores. El problema suele ser multimodal e involucra, en casos reales, un gran número de variables binarias, por lo que debe ser resuelto un problema de optimización combinatoria sujeto a restricciones de gran tamaño. En estos casos, es muy valioso contar con un procedimiento de solución que proporcione, al menos, una buena solución, sino el óptimo global, y que además se pueda ejecutar en ordenadores paralelos para reducir los tiempos de ejecución. En este trabajo se aplican nuevas estrategias para resolver el problema de localización óptima de sensores basadas en los algoritmos de estimación de distribuciones que hacen uso de un modelo gráfico probabilístico, aprendido a partir del conjunto de soluciones más prometedoras. Se proporcionan las características distintivas de las metodologías propuestas así como su desempeño en la resolución de diferentes diseños de redes de instrumentación extraídos de la literatura.Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Diseño de redes de sensores utilizando modelos gráficos probabilísticos

En este trabajo se aborda el diseño óptimo de redes de sensores para plantas químicas utilizando estrategias de optimización estocásticas. El problema consiste en seleccionar el tipo, número y ubicación de los nuevos sensores que proporcionen la cantidad y calidad necesaria de la información requerida del proceso. En el diseño de redes de sensores la decisión importante que debe hacerse con respecto a cada variable de flujo es si ésta se mide o no. Para formular matemáticamente estas decisiones, se emplean variables binarias las cuales indican la presencia o ausencia de sensores. El problema suele ser multimodal e involucra, en casos reales, un gran número de variables binarias, por lo que debe ser resuelto un problema de optimización combinatoria sujeto a restricciones de gran tamaño. En estos casos, es muy valioso contar con un procedimiento de solución que proporcione, al menos, una buena solución, sino el óptimo global, y que además se pueda ejecutar en ordenadores paralelos para reducir los tiempos de ejecución. En este trabajo se aplican nuevas estrategias para resolver el problema de localización óptima de sensores basadas en los algoritmos de estimación de distribuciones que hacen uso de un modelo gráfico probabilístico, aprendido a partir del conjunto de soluciones más prometedoras. Se proporcionan las características distintivas de las metodologías propuestas así como su desempeño en la resolución de diferentes diseños de redes de instrumentación extraídos de la literatura.Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI