SVM incrémental, parallèle et distribué pour le traitement de grandes quantités de données

Résumé. Nous présentons un nouvel algorithme de SVM (Support Vector Machine ou Séparateur à Vaste Marge) linéaire et non-linéaire, parallèle et distribué permettant le traitement de grands ensembles de données dans un temps restreint sur du matériel standard. A partir de l’algorithme de NewtonGSVM proposé par Mangasarian, nous avons construit un algorithme incrémental, parallèle et distribué permettant d’améliorer les performances en temps d’exécution et mémoire en s’exécutant sur un groupe d’ordinateurs. Ce nouvel algorithme a la capacité de classifier un million d’individus en 20 dimensions et deux classes en quelques secondes sur un ensemble de dix PC.