Задачі та методи аналізу великих даних (огляд)
Розглянуто основні задачі та методи глибокого аналізу великих даних. У викладі зроблено акцент на «фізичному» сенсі задач і методів, без математичних деталей.
Збережено в:
Дата: | 2019 |
---|---|
Автор: | Балабанов, О.С. |
Формат: | Стаття |
Мова: | Ukrainian |
Опубліковано: |
Інститут програмних систем НАН України
2019
|
Назва видання: | Проблеми програмування |
Теми: | |
Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161497 |
Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
Цитувати: | Задачі та методи аналізу великих даних (огляд) / О.С. Балабанов // Проблеми програмування. — 2019. — № 3. — С. 58-85. — Бібліогр.: 71 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of UkraineСхожі ресурси
-
Засоби та методи аналізу неструктурованих даних
за авторством: Рогушина, Ю.В.
Опубліковано: (2019) -
Основні аспекти семантичного анотування великих даних
за авторством: Захарова, О.В.
Опубліковано: (2020) -
Метадані як засіб семантичного аналізу складних контентів великих даних. Зображення
за авторством: Захарова, О.В.
Опубліковано: (2023) -
Методи опрацювання консолідованих даних за допомогою просторів даних
за авторством: Шаховська, Н.Б.
Опубліковано: (2011) -
Від темпоральних даних до динамічних каузальних моделей
за авторством: Балабанов, O.С.
Опубліковано: (2022)