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

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