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...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Datum: | 2018 |
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2018
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162446 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | 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| _version_ | 1862620119763517440 |
|---|---|
| author | Терещенко, В.М. Бугайов, А.Д. |
| author_facet | Терещенко, В.М. Бугайов, А.Д. |
| 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Штучний інтелект |
| 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.
|
| first_indexed | 2025-12-07T13:21:10Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-162446 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T13:21:10Z |
| publishDate | 2018 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| 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 |
| spellingShingle | Алгоритми Машинного Навчання у контексті Великих Даних Терещенко, В.М. Бугайов, А.Д. Теорія та засоби обчислювального інтелекту |
| title | Алгоритми Машинного Навчання у контексті Великих Даних |
| title_alt | Machine Learning algorithms in Big Data context |
| 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_short | Алгоритми Машинного Навчання у контексті Великих Даних |
| title_sort | алгоритми машинного навчання у контексті великих даних |
| topic | Теорія та засоби обчислювального інтелекту |
| topic_facet | Теорія та засоби обчислювального інтелекту |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162446 |
| work_keys_str_mv | AT tereŝenkovm algoritmimašinnogonavčannâukontekstívelikihdanih AT bugaiovad algoritmimašinnogonavčannâukontekstívelikihdanih AT tereŝenkovm machinelearningalgorithmsinbigdatacontext AT bugaiovad machinelearningalgorithmsinbigdatacontext |