EasyML 介绍
EasyML（ Easy Machine Learning ）是一个简单机器学习系统。
在该系统中，一个学习任务被构造为一个有向非循环图（DAG／directed acyclic
graph），每个节点表征一步操作（即机器学习算法），每一条边表征从一个节点到后一个即节点的数据流。
任务可被人工定义，或根据现有任务／模板进行克隆。在把任务提交到云端之后，每个节点将根据 DAG
自动执行。图形用户界面被实现，从而可使用户以拖拉的方式创建、配置、提交和监督一项任务。
系统包含三个主要组件：
分布式的机器学习库
不仅能实现流行的机器学习算法，也能实现数据预处理／后处理、数据格式转变、特征生成、表现评估等算法。这些算法主要是基于 Spark 实现的。
基于 GUI 的机器学习开发环境系统
能让用户以拖放的方式创造、安装、提交、监控、共享他们的机器学习流程。机器学习库中所有的算法都可在此开发环境系统中获得并安装，它们是构建机器学习任务的主要基础。
执行任务的云服务
该服务基于开源的 Hadoop 和 Spark 大数据平台建立，在 Docker 上组织了服务器集群。从 GUI 上接受一个 DAG
任务之后，在所有的独立数据源准备好时，每个节点将会自动安排运行。对应节点的算法将会依据实现在 Linux、Spark 或者 Map-Reduce\cite
上自动安排运行。
EasyML 官网
https://github.com/ICT-BDA/EasyML
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