Какие методы применяются для сравнения больших объемов данных в программировании?

Некоторые методы, которые применяются для сравнения больших объёмов данных в программировании:

• Машинное обучение и искусственный интеллект. 1 Эти технологии позволяют моделировать сложные зависимости и делать прогнозы на основе исторических данных. 1 Основные подходы в машинном обучении: классификация, регрессия, кластеризация и рекомендательные системы. 1
• Статистический анализ данных. 1 Включает в себя применение различных статистических методов и моделей для описания и анализа данных, а также для проверки гипотез и выявления статистической значимости результатов. 1 Некоторые методы: анализ корреляции, регрессионный анализ, анализ временных рядов, кластерный анализ. 1
• Методы Data Fusion & Integration. 1 Позволяют интегрировать разнородные данные из разнообразных источников, таких как базы данных, файловые системы, потоковые источники и внешние API, для возможности анализа. 1
• Графовые алгоритмы. 1 Анализ таких больших графиков помогает находить закономерности и аномалии. 1 Некоторые из них: PageRank, алгоритм поиска в глубину и в ширину, K-core Decomposition, алгоритм Дейкстры и Беллмана-Форда. 1
• Байесовские методы. 1 Играют важную роль в анализе больших данных, предоставляя эффективные инструменты для решения различных задач. 1
• Визуализация аналитических данных. 23 Позволяет представлять большие данные и результаты их анализа в виде удобных графиков и схем, понятных человеку. 3