Как вероятностные алгоритмы помогают обнаруживать ошибки в больших массивах данных?

Вероятностные алгоритмы помогают обнаруживать ошибки в больших массивах данных, так как позволяют решать задачи, точное решение которых невозможно или нерационально. 3

Некоторые вероятностные алгоритмы и их применение:

• Фильтр Блума. 23 Позволяет проверять принадлежность элемента к множеству. 23 Обычно используется для уменьшения числа запросов к несуществующим данным в структуре с более дорогостоящим доступом. 23
• Count-Min Sketch. 2 Предоставляет приближённые оценки частоты элементов в потоке данных. 2 Используется для подсчёта частоты элементов в больших объёмах данных с ограниченными ресурсами. 2
• LogLog. 2 Вероятностная структура данных, используемая для подсчёта уникальных элементов в больших объёмах данных. 2 Она основана на технике хеширования и приближённо оценивает количество уникальных элементов, используя малое количество памяти. 2
• MinHash. 2 Вероятностная структура данных, используемая для оценки схожести множеств, например, текстовых документов или наборов слов. 2 Она основана на идее хеширования элементов множества с использованием случайной перестановки и выборе минимального значения хэша. 2

Несмотря на то, что вероятностные алгоритмы содержат в себе долю случайности, её можно проанализировать и получить надёжный прогноз относительно поведения алгоритма. 3