Некоторые методы оптимизации вычислений для ускорения поиска цифровых закономерностей в больших наборах данных:

• Кластеризация. 14 Данные разбивают на группы по степени похожести друг на друга. 4 Это позволяет снизить круг дальнейшего поиска и ускорить процесс. 1
• Оценка важности признака при перестановке. 1 Приём позволяет выделить наиболее значимые признаки объектов. 1 После первоначального обучения модели происходит случайная перестановка значений признаков у объектов. 1
• Комбинирование моделей. 3 Вначале используют наиболее простые алгоритмы. 3 Часть данных, которые можно обсчитать такими моделями, исключают из дальнейшей обработки. 3 Оставшиеся данные передают на следующий этап, где применяют более сложные алгоритмы, и так далее. 3
• Модель распределённых вычислений MapReduce. 3 На Map-шаге данные разбивают на фрагменты и производят предварительную обработку. 3 На Reduce-шаге происходит свёртка предварительно обработанных данных и рассчитывается итоговый результат. 3
• Репрезентативные выборки. 3 При наличии больших объёмов данных для построения модели используют не всю информацию, а некоторое подмножество — репрезентативную выборку. 3

Универсального алгоритма оптимизации не существует. 2 Выбор метода зависит от конкретной задачи, типа данных и желаемых результатов. 2