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. Рассмотрены основные задачи и методы глубокого анализа больших данных. В изложении сделан акцент на «физическом» смысле задач и методов, бе...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Проблеми програмування |
|---|---|
| Дата: | 2019 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут програмних систем НАН України
2019
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.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 Ukraine| Резюме: | Розглянуто основні задачі та методи глибокого аналізу великих даних. У викладі зроблено акцент на «фізичному» сенсі задач і методів, без математичних деталей.
Рассмотрены основные задачи и методы глубокого анализа больших данных. В изложении сделан акцент на «физическом» смысле задач и методов, без математических деталей.
We review tasks and methods most relevant to Big Data analysis. Emphasis is made on the conceptual and pragmatic issues of the tasks and methods (avoiding unnecessary mathematical details).
|
|---|---|
| ISSN: | 1727-4907 |