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. earchive.tpu.ru

Некоторые вероятностные алгоритмы и их применение:

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

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