Jakarta Aktual
Jakarta Aktual

Berita Aktual dan Faktual

Jakarta Aktual
Jakarta Aktual© 2026
Jakarta Aktual
Jakarta Aktual

Berita Aktual dan Faktual

BerandaWikiApache SystemDS
Artikel Wikipedia

Apache SystemDS

Apache SystemDS adalah sistem pemelajaran mesin (ML) sumber terbuka yang dirancang untuk mendukung seluruh siklus hidup ilmu data, mulai dari awal hingga akhir. Sistem ini membantu dalam mengelola dan menjalankan model ML untuk analisis data.

perangkat lunak Apache Software Foundation
Diperbarui 18 September 2025

Sumber: Lihat artikel asli di Wikipedia

Artikel ini sebatang kara, artinya tidak ada artikel lain yang memiliki pranala balik ke halaman ini. Bantulah menambah pranala ke artikel ini dari artikel yang berhubungan. (April 2025)

Apache SystemDS (sebelumnya dikenal sebagai Apache SystemML) adalah sistem pemelajaran mesin (ML) sumber terbuka yang dirancang untuk mendukung seluruh siklus hidup ilmu data, mulai dari awal hingga akhir. Sistem ini membantu dalam mengelola dan menjalankan model ML untuk analisis data.

Karakteristik yang membedakan SystemDS adalah:

  1. Kustomisasi algoritma melalui bahasa yang mirip R dan Python.
  2. Berbagai mode eksekusi, termasuk Standalone, Spark Batch, Spark MLContext, Hadoop Batch, dan JMLC.
  3. Optimasi otomatis berdasarkan karakteristik data dan kluster untuk memastikan efisiensi dan skalabilitas.

Contoh skrip

Analisis Komponen Utama

Cuplikan kode berikut [1] melakukan analisis komponen utama (PCA) dari matriks masukan 𝐴, yang mengembalikan e i g e n v e c t o r s {\displaystyle eigenvectors} {\displaystyle eigenvectors} dan e i g e n v a l u e s {\textstyle eigenvalues} {\textstyle eigenvalues}

# PCA.dml
# Refer: https://github.com/apache/systemds/blob/master/scripts/algorithms/PCA.dml#L61

N = nrow(A);
D = ncol(A);

# perform z-scoring (centering and scaling)
A = scale(A, center==1, scale==1);

# co-variance matrix 
mu = colSums(A)/N;
C = (t(A) %*% A)/(N-1) - (N/(N-1))*t(mu) %*% mu;

# compute eigen vectors and values
[evalues, evectors] = eigen(C);

Skrip pemanggilan

spark-submit SystemDS.jar -f PCA.dml -nvargs INPUT=INPUT_DIR/pca-1000x1000 \
  OUTPUT=OUTPUT_DIR/pca-1000x1000-model PROJDATA=1 CENTER=1 SCALE=1

Fungsi basis data

Algoritma pengelompokan DBSCAN dengan jarak Euclidean.

X = rand(rows=1780, cols=180, min=1, max=20) 
[indices, model] = dbscan(X = X, eps = 2.5, minPts = 360)

Pranala luar

  • Apache SystemML website
  • IBM Research - SystemML
  • Q & A with Shiv Vaithyanathan, Creator of SystemML and IBM Fellow
  • A Universal Translator for Big Data and Machine Learning
  • SystemML: Declarative Machine Learning at Scale presentation by Fred Reiss
  • SystemML: Declarative Machine Learning on MapReduce Diarsipkan 2016-03-10 di Wayback Machine.
  • Hybrid Parallelization Strategies for Large-Scale Machine Learning in SystemML
  • SystemML's Optimizer: Plan Generation for Large-Scale Machine Learning Programs
  • IBM's SystemML machine learning system becomes Apache Incubator project
  • IBM donates machine learning tech to Apache Spark open source community
  • IBM's SystemML Moves Forward as Apache Incubator Project

Referensi

  1. ↑ apache/systemds, 2025-04-19, diakses tanggal 2025-04-20

Bagikan artikel ini

Share:

Daftar Isi

  1. Contoh skrip
  2. Analisis Komponen Utama
  3. Skrip pemanggilan
  4. Fungsi basis data
  5. Pranala luar
  6. Referensi

Artikel Terkait

Perangkat lunak bebas

perangkat lunak yang bebas dipakai, diperbanyak, diubah, dan dibagikan ulang

Apache Software Foundation

Sejarah tentang ASF

Android (sistem operasi)

sistem operasi buatan Google

Jakarta Aktual
Jakarta Aktual© 2026