Розглянуто основні задачі та методи глибокого аналізу великих даних. У викладі зроблено акцент на "фізичному" сенсі задач і методів, без математичних деталей. Спектр аналізу й використання великих даних охоплює чотири концептуальні класи завдань: "інтелектуальний" пошук інформації; масовану (конвеєрну) переробку даних; індукцію моделі об'єкту (середовища) та екстракцію знань з даних (відкриття закономірностей). Висвітлено суть типових класів задач великої аналітики: групування випадків (кластеризація даних); виведення ціле-визначених моделей (класифікація, регресія); виведення генеративних моделей; відкриття структур і закономірностей. Розглянуто ключові методи кластеризації, регресії та класифікації (включаючи глибоке навчання), а також виведення генеративних моделей. Методи розв'язання ціле-визначених задач поділяються на ті, що виводять модель у явному вигляді (модель "відокремлюється" від даних) та методи, "прив'язані до даних". Охарактеризовано особливості задач аналізу темпоральних даних (сегментація, виявлення точок зміни і т. д.). Детальніше викладено індуктивне виведення каузальних мереж методами, основаними на незалежності. Вказано особливості виведення динамічних каузальних мереж. Окремо підсумовано загальні особливості застосування статистичних методів у аналізі великих даних.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Балабанов Олександр Степанович (фізико-математичні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"