¿Hay algún paquete de aprendizaje automático para R que pueda hacer uso de la GPU para mejorar la velocidad de entrenamiento (algo así como theano del mundo python)?
Veo que hay un paquete llamado gputools que permite la ejecución de código en la gpu, pero estoy buscando una biblioteca más completa para el aprendizaje automático.
Respuestas:
En cuanto a un paquete completo de aprendizaje automático en GPU, no existe tal paquete. Sin embargo, en realidad hay un puñado de paquetes R que pueden usar GPU. Puede ver estos paquetes en la página de Computación de alto rendimiento de CRAN . Debe tener en cuenta que la mayoría de estos paquetes requieren que tenga una tarjeta NVIDIA. De los paquetes disponibles, hay tres paquetes que probablemente utilizaría a menos que tenga un caso especial.
* NOTA - A riesgo de autopromoción, soy el autor del paquete gpuR.
Es probable que pueda usar los dos últimos paquetes para reproducir los algoritmos de aprendizaje automático existentes. De hecho, estoy usando mi paquete gpuR para crear un paquete de red neuronal acelerado por GPU, pero esto está en progreso.
En resumen, si está determinado, los recursos básicos están disponibles en R. Pero si necesita algo en el futuro inmediato, necesitará explorar otros recursos / enfoques como lo señala @YCR.
Esto es realmente una envoltura sobre tensorflow, caffe, mxnet, pero puede ser útil para usted.
Si usa SVM, puede probar el paquete Rgtsvm para GPU que es compatible con la implementación de e1071.
Una buena biblioteca para el aprendizaje automático con GPU es mxnet . Sin embargo, el paquete es principalmente de aprendizaje profundo, por lo que si está buscando algoritmos específicos de aprendizaje automático, es posible que no los encuentre allí. Sin embargo, tienen un buen conjunto de algoritmos de aprendizaje profundo.
gpuR? UnNEWSenlace podría ser útil si no :)