Алгоритми Машинного Навчання у контексті Великих Даних

Великі Дані обіцяють змінити наш звичний уклад повсякденного життя, роботи, відпочинку. Однак, вилучення інформації з великих масивів даних процес нетривіальний і досить ресурсомісткий. До того ж використовувати інструменти для аналізу даних, які були актуальні ще 10 років тому в сучасному контексті...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Штучний інтелект
Date:2018
Main Authors: Терещенко, В.М., Бугайов, А.Д.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2018
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162446
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Алгоритми Машинного Навчання у контексті Великих Даних / В.М. Терещенко, А.Д. Бугайов // Штучний інтелект. — 2018. — № 3 (81). — С. 80-86. — Бібліогр.: 6 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-162446
record_format dspace
spelling Терещенко, В.М.
Бугайов, А.Д.
2020-01-08T19:44:37Z
2020-01-08T19:44:37Z
2018
Алгоритми Машинного Навчання у контексті Великих Даних / В.М. Терещенко, А.Д. Бугайов // Штучний інтелект. — 2018. — № 3 (81). — С. 80-86. — Бібліогр.: 6 назв. — укр.
1561-5359
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162446
004.853
Великі Дані обіцяють змінити наш звичний уклад повсякденного життя, роботи, відпочинку. Однак, вилучення інформації з великих масивів даних процес нетривіальний і досить ресурсомісткий. До того ж використовувати інструменти для аналізу даних, які були актуальні ще 10 років тому в сучасному контексті досить складно. У даній роботі розглянуті сучасні методи Машинного Навчання, які підходять для обробки Великих Даних, наведені їх переваги в конкретному середовищі і то як вони долають той чи інший виклик породжений Великими Даними. Врешті обрана одна методологія, яка досить широко покриває оголошені виклики і на ній зроблено акцент з коротким описом її проблематики в сучасному стані.
Big Data promises to change our habitual way of daily life, work, leisure. However, extracting information from huge data sets is not a trivial process and is rather resource intensive. Furthermore, the tools for data analysis that were relevant 10 years ago aren’t so effective in the current context. In this paper is considered modern and popular methods of machine learning that are suitable for processing Big Data, addressed their advantages in a particular environment and described how they cope with the challenges coming from the Big Data. In the final analysis the methodology that broadly covers the announced calls was chosen and its current problems were described.
uk
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Штучний інтелект
Теорія та засоби обчислювального інтелекту
Алгоритми Машинного Навчання у контексті Великих Даних
Machine Learning algorithms in Big Data context
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Алгоритми Машинного Навчання у контексті Великих Даних
spellingShingle Алгоритми Машинного Навчання у контексті Великих Даних
Терещенко, В.М.
Бугайов, А.Д.
Теорія та засоби обчислювального інтелекту
title_short Алгоритми Машинного Навчання у контексті Великих Даних
title_full Алгоритми Машинного Навчання у контексті Великих Даних
title_fullStr Алгоритми Машинного Навчання у контексті Великих Даних
title_full_unstemmed Алгоритми Машинного Навчання у контексті Великих Даних
title_sort алгоритми машинного навчання у контексті великих даних
author Терещенко, В.М.
Бугайов, А.Д.
author_facet Терещенко, В.М.
Бугайов, А.Д.
topic Теорія та засоби обчислювального інтелекту
topic_facet Теорія та засоби обчислювального інтелекту
publishDate 2018
language Ukrainian
container_title Штучний інтелект
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
format Article
title_alt Machine Learning algorithms in Big Data context
description Великі Дані обіцяють змінити наш звичний уклад повсякденного життя, роботи, відпочинку. Однак, вилучення інформації з великих масивів даних процес нетривіальний і досить ресурсомісткий. До того ж використовувати інструменти для аналізу даних, які були актуальні ще 10 років тому в сучасному контексті досить складно. У даній роботі розглянуті сучасні методи Машинного Навчання, які підходять для обробки Великих Даних, наведені їх переваги в конкретному середовищі і то як вони долають той чи інший виклик породжений Великими Даними. Врешті обрана одна методологія, яка досить широко покриває оголошені виклики і на ній зроблено акцент з коротким описом її проблематики в сучасному стані. Big Data promises to change our habitual way of daily life, work, leisure. However, extracting information from huge data sets is not a trivial process and is rather resource intensive. Furthermore, the tools for data analysis that were relevant 10 years ago aren’t so effective in the current context. In this paper is considered modern and popular methods of machine learning that are suitable for processing Big Data, addressed their advantages in a particular environment and described how they cope with the challenges coming from the Big Data. In the final analysis the methodology that broadly covers the announced calls was chosen and its current problems were described.
issn 1561-5359
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162446
citation_txt Алгоритми Машинного Навчання у контексті Великих Даних / В.М. Терещенко, А.Д. Бугайов // Штучний інтелект. — 2018. — № 3 (81). — С. 80-86. — Бібліогр.: 6 назв. — укр.
work_keys_str_mv AT tereŝenkovm algoritmimašinnogonavčannâukontekstívelikihdanih
AT bugaiovad algoritmimašinnogonavčannâukontekstívelikihdanih
AT tereŝenkovm machinelearningalgorithmsinbigdatacontext
AT bugaiovad machinelearningalgorithmsinbigdatacontext
first_indexed 2025-12-07T13:21:10Z
last_indexed 2025-12-07T13:21:10Z
_version_ 1850855832638455808