Некоторые методы обнаружения скрытых данных в больших информационных массивах:

• Машинное обучение. 1 Компьютерные системы обучаются на основе большого количества данных и строят математические модели, которые позволяют делать прогнозы и принимать решения. 1
• Глубокое обучение. 1 Нейронные сети с несколькими слоями обучаются на большом количестве данных для выявления сложных паттернов и абстракций. 1
• Визуализация. 1 Использование графических инструментов и техник для визуального представления данных и выявления паттернов и трендов. 1
• Кластеризация. 1 Метод, при котором данные автоматически группируются на основе их сходства и различий, без заранее заданных классификаций. 1
• Обработка потоковых данных. 1 Обработка данных в реальном времени при поступлении, обнаружение и анализ событий, требующих немедленной реакции. 1
• Data Mining. 13 Использование алгоритмов и методов для автоматического поиска скрытой информации и паттернов в больших объёмах данных. 1
• Выявление аномалий с помощью нейросетей. 5 Нейросети могут быть обучены на исторических данных для выявления нормального поведения системы. 5 Когда они сталкиваются с новыми данными, они определяют, какие из них выходят за рамки этого нормального поведения и являются аномалиями. 5