Análisis y diseño de predictor de fallos en supercomputadores mediante técnicas de aprendizaje automático

Pérez Hernández, Ramón (2017). Análisis y diseño de predictor de fallos en supercomputadores mediante técnicas de aprendizaje automático. Thesis (Master thesis), E.T.S.I. Telecomunicación (UPM).

Description

Title: Análisis y diseño de predictor de fallos en supercomputadores mediante técnicas de aprendizaje automático
Author/s:
  • Pérez Hernández, Ramón
Contributor/s:
  • Dueñas López, Juan Carlos
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Ingeniería de Telecomunicación
Date: 2017
Subjects:
Freetext Keywords: Predictor; fallos; supercomputadores; aprendizaje automático; modelo; ciencia de datos
Faculty: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Department: Ingeniería Telemática y Electrónica
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Este proyecto se centra en realizar un modelo de aprendizaje automático que permita predecir el tipo de fallo producido en un serie de supercomputadores en producción pertenecientes a LANL (Los Alamos National Laboratory), analizando un conjunto de datos públicos que contienen trazas de errores registradas durante un periodo de 10 años. Se tomaron como referencias las investigaciones y estudios realizados sobre dicho conjunto de datos, analizando las posibilidades y limitaciones presentes de cara a la definición y resolución de problemas no planteados en dichos trabajos. Se eligió como objetivo final la clasificación de los fallos que aparecen sin catalogar en el conjunto de datos original. Se siguió una metodología propia de un proyecto de ciencia de datos, con unas fases claramente diferenciables, extrayendo las conclusiones pertinentes a partir de las decisiones tomadas en el proyecto y de la bondad de los resultados.

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Item ID: 47682
DC Identifier: http://oa.upm.es/47682/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:47682
Deposited by: Biblioteca ETSI Telecomunicación
Deposited on: 07 Sep 2017 12:22
Last Modified: 07 Sep 2017 12:22
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