`

СПЕЦІАЛЬНІ
ПАРТНЕРИ
ПРОЕКТУ

Чи використовує ваша компанія ChatGPT в роботі?

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Классический подход применен для анализа Big Data

0 
 
Классический подход применен для анализа Big Data

Характерной особенностью нашего времени является накопление огромных объемов данных, охватывающих практически все аспекты современной действительности. Но сама по себе информация бесполезна, если нет эффективных способов ее осмысливания. Таким образом, все более настоятельной становится потребность в математических инструментах, позволяющих указывать на взаимосвязь между разрозненными фрагментами больших массивов данных.

Большинство известных статистических техник предназначены для проверки гипотез исследователей, однако подлинная притягательность анализа Больших Данных (Big Data) заключается как раз в том, чтобы выявлять никем ранее не предполагавшиеся закономерности.

В 2011 г. подобный инструмент был предложен группой авторитетных специалистов Гарвардского университета, опубликовавшей статью об этом в журнале Science. Однако новая работа, выполненная сотрудниками междисциплинарной лаборатории CSHL (Cold Spring Harbor Laboratory), продемонстрировала, что «данное статистическое средство не обладает приписывавшимися ему математическими свойствами».

Одновременно, авторы этой статьи, которая была опубликована в прошлую субботу онлайн в Proceedings of the National Academy of Sciences, показали, что необходимый алгоритм анализа Больших Данных уже давно известен. Впервые концепция «взаимной информации» (mutual information) была описана еще в 1948 г., изначально она применялась для оценки объема данных, передаваемых электронным образом через телефонный кабель.

Как оказалось, концепция взаимной информации предоставляет способ выявления любых типов закономерностей в массиве данных без каких-либо предварительных допущений. Таким образом, указывается в статье: «Эта красивая математическая концепция открывает возможность значительного усовершенствования современного анализа данных в биологии и многих других важных областях».

Про DCIM у забезпеченні успішної роботи ІТ-директора

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 

Ukraine

 

  •  Home  •  Ринок  •  IТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Мережі  •  Безпека  •  Наука  •  IoT