Równoległe liczenie modeli przy pomocy Octave

Mój projekt MLowy do tagowania postów z racji prakacji ;-) (aka workation ;-)) jest tak jakby w zawieszeniu, tzn coś tam wieczoram próbuję robić, ale bądźmy szczerze nie mam zbytnio siły ;-)

Jednym z ważniejszych problemów jest to, że trenowanie modeli zabiera dużo czasu. Używam na razie Octave i nie czuję bym w ciągu następnych 2-3 tygodni miał wiele czasu i możliwości by przepisać samo liczenie modeli na coś lepszego, a Octave złośliwie wszystko liczy na jednym CPU, przynajmniej tak to wygląda.

Stąd zrobiłem eksperyment i podzieliłem mój plik w którym wołałem naukę każdego z modeli z osobna na 8 mniejszych ;-) uruchomiłem wszystkie jednocześnie... i wydaje się, że to działa :-) nawet mój Macbook Air wydaje się wszystko liczyć na swoich 4 rdzeniach (a 8 z HT) szybciej niż by to robił na jednym.

Nadal nie jest to rozwiązanie idealne, ale nie powinno mnie tak hamować przy eksperymentach ;-)

Podobne posty^beta
Tagowanie postów MLem - trzeba to przepisać ;p
Automagiczne tagowanie postów jest jednak większe niż myślałem...
Pomysł na projekt MLowy ;-)
Dalsze testowanie tagowania MLem ;-)
Logistic Regression wykrywa clickbaity lepiej od Bayesa ;-)