Probl me 1
Un programme d valuation de 4 Mod les de Machine Learning P,
qui prend en entr e un flot de donn es et leur appliquent les tapes
Ei (i=0..12) suivantes :
E0 : Pr parer et nettoyer les donn es D en des donn es dataset et labelset D1,
D2,
E1, E2 : Diviser les donn es D1, D2 en des donn es de tests D3 et des donn es
dapprentissages D4 respectivement,
E3 : cr ation de 4 mod les M1, M2, M3 et M4,
E4, E5, E6, E7 : Trainer les mod les M1, M2, M3, M4 par les donn es
dapprentissages D4 pour obtenir MT1, MT2, MT3, MT4,
E8, E9, E10, E11 : Faire de pr diction avec les mod les MT1, MT2, MT3, MT4
par rapport aux donn es de test D3,
E12 : Evaluer la meilleure pr diction de P1, P2, P3, et P4 pour obtenir le
Publicité
meilleur mod le.
T che
Unit de temps
E0
E1, E2
E3
E4, E5
E6, E7
E8, E9
E10, E11
E12
2
1
1
Publicité
3
4
2
3
1
1) le temps T1 de lex cution s quentielle de P :
T1 = 2+1+1+1+3+3+4+4+2+2+3+3+1= 30
2) Le graphe de pr c dence :
3 )le temps minimal Topt :
Topt= 2+1+4+3+1 = 11(car le chemin critique E0 E2 E6 E10 E12 est de
longueur =11)
4)
Oordonnancem
ent au plus t t :
Publicité
P=4
T4=11
S4=
=
E4=
=
Diagramme de Gantt
5) ordonnancement au plus tard :
Graphe de pr c dence
P=5
T5=11
S5=
=
E5=
Publicité
=
Diagramme de Gantt
6) Popt= 4 car avec 3 processeurs, on d passe Tmin= 11
7) Si on Suppose que P=3
Diagramme de Gantt
P=3
T3=13
S3=
=
E3=
=
=