Какие существуют эффективные алгоритмы для анализа больших объемов данных в компьютерных системах?

Некоторые эффективные алгоритмы для анализа больших объёмов данных в компьютерных системах:

• Алгоритмы машинного обучения. 2 Используются для анализа и прогнозирования на основе данных. 2 Могут обучаться на исторических данных и делать прогнозы на будущее. 2 Примеры: алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации. 2
• Алгоритмы обработки потоковых данных. 2 Обрабатывают данные в реальном времени. 2 Важны для приложений, где задержка в обработке данных недопустима, таких как финансовые системы, системы мониторинга и IoT. 2 Примеры: алгоритмы фильтрации и агрегации данных в реальном времени. 2
• Алгоритмы распределённой обработки. 2 Обрабатывают данные на нескольких узлах сети. 2 Позволяют масштабировать обработку данных на множество серверов, что особенно важно для обработки больших объёмов данных. 2 Примеры: MapReduce и другие распределённые вычислительные модели. 25
• Алгоритмы кластеризации на графах. 1 Используются для выявления сообществ в больших графах, например, в социальных сетях или биологических данных. 1 Примеры: Louvain и Infomap. 1
• Алгоритмы кластеризации на основе глубокого обучения. 1 С развитием нейронных сетей и методов глубокого обучения появились новые подходы к кластеризации больших данных. 1 Примеры: Autoencoders и Deep Embedded Clustering (DEC). 1
• Кластеризация на основе методов случайных лесов. 1 Используются для обнаружения аномалий в больших данных, что также может быть полезно при кластеризации. 1 Пример: Isolation Forest. 1

Для анализа больших объёмов данных также используются такие инструменты, как Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, Elasticsearch и Kafka. 2