Разработка алгоритма логистической регрессии для графических процессоров

В последнее время алгоритмы машинного обучения используются во все большем числе сфер, поскольку они позволяют решать различные задачи гораздо быстрее и часто лучше, чем человек. Однако обучение модели, демонстрирующей хорошее качество, может занимать довольно много времени. В некоторых случаях для ускорения процесса обучения применяют графические процессоры. При этом для каждого алгоритма, который мы хотим обучать при помощи графических процессоров необходимо реализовать его версию, подходящую именно для такого типа ускорителей. Есть несколько фреймворков с реализациями алгоритмов машинного обучения для видеокарт NVidia. К сожалению, данные реализации подходят только для видеокарт этого производителя. В рамках данной дипломной работы была разработана новая реализация алгоритма логистической регрессии для видеокарт Intel с использованием стандарта SYCL. Также был разработан python интерфейс для данного алгоритма, чтобы сделать его использование максимально простым.