Real-time scalable parallel data stream classification

Abstract

The main objective of this final master project is to create a real-time prototype that is capable of classifying real-time data using several deep learning algorithms. Classifying means to give "valuable" information ¿ that maybe can be unknown - to the different incoming data. Note also that this could be extrapolated to other fields. In addition, some research will be done in the field of deep learning with the aim of giving some guidelines about how big data can be classified in a cluster environment. The idea of developing this prototype is to prove that large amounts of data processing can be tackled within this methodology. Further work can be done following this line with the purpose of creating a real data-time analysis methodology that can be applicable to other fields such us medical studies, economic statistics, mobility solutions and many others. As in all research studies, iterative processing must be done in order to enhance and/or update the deep algorithms that will be presented during this final master project.

El objetivo principal de este proyecto fin de máster es crear un prototipo en tiempo real que sea capaz de clasificar los datos en tiempo real utilizando varios algoritmos de aprendizaje profundo. Clasificar significa proporcionar información "valiosa", que tal vez pueda ser desconocida, a los diferentes datos entrantes. Esto podría ser extrapolado a otros campos. Además, se realizarán algunas investigaciones en el campo del aprendizaje profundo con el objetivo de proporcionar algunas pautas sobre cómo se pueden clasificar los datos en un grupo. La idea de desarrollar este prototipo es probar que se pueden abordar grandes cantidades de procesamiento de datos dentro de esta metodología. Se puede seguir trabajando en esta línea con el propósito de crear una metodología de análisis de datos en tiempo real que pueda aplicarse a otros campos como estudios médicos, estadísticas económicas, soluciones de movilidad y muchos otros. Como en todos los estudios de investigación, el proceso iterativo debe realizarse para mejorar y / o actualizar los algoritmos profundos que se presentarán durante este proyecto.

L'objectiu principal d'est projecto fi de màster és crear un prototip en temps real que sigui capaç de classificar les dades en temps real utilitzant diversos algorismes d'aprenentatge profund. Classificar significa proporcionar informació "valuosa", que tal vegada pugui ser desconeguda, a les diferents dades entrants. Això podria ser extrapolat a altres camps. A més, es realitzaran algunes recerques en el camp de l'aprenentatge profund amb l'objectiu de proporcionar algunes pautes sobre com es poden classificar les dades en un grup. La idea de desenvolupar aquest prototip és provar que es poden abordar grans quantitats de processament de dades dins d'aquesta metodologia. Es pot seguir treballant en aquesta línia amb el propòsit de crear una metodologia d'anàlisi de dades en temps real que pugui aplicar-se a altres camps com a estudis mèdics, estadístiques econòmiques, solucions de mobilitat i molts uns altres. Com en tots els estudis de recerca, el procés iteratiu ha de realitzar-se per millorar i / o actualitzar els algorismes profunds que es presentaran durant aquest projecte.