Некоторые методы обработки больших данных в современном информационном поиске:

• Машинное обучение. 13 Компьютерные системы обучаются на основе большого количества данных и строят математические модели, которые позволяют делать прогнозы и принимать решения. 1 Применяется в рекомендательных системах, обнаружении мошенничества, медицинской диагностике и других сферах. 1
• Глубокое обучение. 1 Нейронные сети с несколькими слоями обучаются на большом количестве данных для выявления сложных паттернов и абстракций. 1 Используется в компьютерном зрении, обработке естественного языка, речевых технологиях и других областях. 1
• Визуализация. 12 Используются графические инструменты и техники для визуального представления данных и выявления паттернов и трендов. 1 Применяется в бизнес-аналитике, научных исследованиях, информационных дашбордах и других сферах. 1
• Кластеризация. 1 Данные автоматически группируются на основе их сходства и различий, без заранее заданных классификаций. 1 Применяется в сегментации клиентов, группировке текстовых данных, анализе социальных сетей и других областях. 1
• Обработка потоковых данных. 1 Данные обрабатываются в реальном времени при поступлении, происходит обнаружение и анализ событий, требующих немедленной реакции. 1 Применяется в интернет-мониторинге, финансовых рынках, IoT и других областях. 1
• Смешение и интеграция данных. 12 Объединение данных из разных источников с целью создания комплексной и полной информации для анализа. 1 Применяется в бизнес-аналитике, научных исследованиях, прогнозировании и других областях. 1
• Data Mining. 12 Использование алгоритмов и методов для автоматического поиска скрытой информации и паттернов в больших объёмах данных. 1 Применяется в маркетинговых исследованиях, обнаружении аномалий, прогнозировании и других областях. 1