| Title: | Применение Amazon Web Services для распределенного машинного обучения при решении задач компьютерной лингвистики |
| Other Titles: | Application of Amazon Web Services for distributed machine learning in computational linguistics problems |
| Authors: | Голубев, А. А. |
| Keywords: | материалы конференций;распределенное машинное обучение;компьютерная лингвистика;обработка естественного языка;облачные вычисления;языковые модели |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Голубев, А. А. Применение Amazon Web Services для распределенного машинного обучения при решении задач компьютерной лингвистики = Application of Amazon Web Services for distributed machine learning in computational linguistics problems / А. А. Голубев // Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : сборник материалов докладов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2026. – С. 490–492. |
| Abstract: | В статье рассматриваются возможности облачной экосистемы Amazon Web Services (AWS) как инфраструктурной основы для распределенного машинного обучения в задачах компьютерной лингвистики. Актуальность темы обусловлена ростом объема текстовых корпусов, усложнением моделей обработки естественного языка и повышением требований к вычислительной эффективности. Проанализированы сервисы AWS, применяемые для хранения данных, предобработки, распределенного обучения, развертывания и мониторинга лингвистических моделей. Основное внимание уделено управляемым инструментам обучения и масштабирования вычислений. Показано, что использование AWS способствует снижению инфраструктурных издержек, повышению эластичности вычислительной среды и улучшению воспроизводимости решений в области компьютерной лингвистики. Вместе с тем выделены ограничения, связанные со стоимостью вычислений, межузловым взаимодействием, защитой данных и зависимостью от облачного провайдера. |
| Alternative abstract: | This paper examines the capabilities of the Amazon Web Services (AWS) cloud ecosystem as an infrastructure foundation for distributed machine learning in computational linguistics. This topic is relevant given the growing size of text corpora, the increasing complexity of natural language processing models, and increasing demands on computational efficiency. We analyze AWS services used for data storage, preprocessing, distributed training, deployment, and monitoring of linguistic models. We focus on managed training tools and computational scalability. We demonstrate that using AWS reduces infrastructure costs, increases the elasticity of the computing environment, and improves the reproducibility of computational linguistics solutions. However, limitations related to computational costs, inter–node communication, data security, and cloud provider dependency are highlighted. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65361 |
| Appears in Collections: | Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : материалы 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026)
|
