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dc.contributor.author
Monge Bosdari, David Antonio
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dc.contributor.author
Holec, Matej
dc.contributor.author
Zelezny, Filip
dc.contributor.author
Garcia Garino, Carlos Gabriel
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dc.date.available
2020-04-03T20:52:48Z
dc.date.issued
2015-09
dc.identifier.citation
Monge Bosdari, David Antonio; Holec, Matej; Zelezny, Filip; Garcia Garino, Carlos Gabriel; Learning Running-time Prediction Models for Gene-Expression Analysis Workflows; Institute of Electrical and Electronics Engineers; IEEE Latin America Transactions; 13; 9; 9-2015; 3088-3095
dc.identifier.issn
1548-0992
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/101968
dc.description.abstract
One of the central issues for the efficient management of Scientific workflow applications is the prediction of tasks performance. This paper proposes a novel approach for constructing performance models for tasks in data-intensivescientific workflows in an autonomous way. Ensemble Machine Learning techniques are used to produce robust combined models with high predictive accuracy. Information derived from workflow systems and the characteristics and provenance of the data are exploited to guarantee the accuracy of the models. Agene-expression analysis workflow application was used as case study over homogeneous and heterogeneous computing environments. Experimental results evidence noticeable improvements while using ensemble models in comparison withsingle/standalone prediction models. Ensemble learning techniques made it possible to reduce the prediction error with respect to the strategies of a single-model with values ranging from 14.47% to 28.36% for the homogeneous case, and from 8.34% to 17.18% for the heterogeneous case.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
spa
dc.publisher
Institute of Electrical and Electronics Engineers
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Performance Prediction
dc.subject
Ensemble Learning
dc.subject
Workflows
dc.subject
Bioinformatics
dc.subject
Distributed Computing
dc.subject.classification
Otras Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Learning Running-time Prediction Models for Gene-Expression Analysis Workflows
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2020-03-18T20:34:33Z
dc.journal.volume
13
dc.journal.number
9
dc.journal.pagination
3088-3095
dc.journal.pais
Estados Unidos
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dc.journal.ciudad
New York
dc.description.fil
Fil: Monge Bosdari, David Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina
dc.description.fil
Fil: Holec, Matej. Czech Technical University; República Checa
dc.description.fil
Fil: Zelezny, Filip. Czech Technical University; República Checa
dc.description.fil
Fil: Garcia Garino, Carlos Gabriel. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto para las Tecnologías de la Informacion y las Comunicaciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina
dc.journal.title
IEEE Latin America Transactions
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.ewh.ieee.org/reg/9/etrans/ieee/issues/vol13/vol13issue09Sept.2015/13TLA9_40Monge.pdf
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