Некоторые методы автоматического анализа большого количества файлов:

• Data Mining. 14 Из разнородного массива информации извлекают полезные закономерности. 4 В рамках метода решаются задачи по классификации, кластеризации (объединению объектов в группы в зависимости от степени сходства), анализу отклонений и другие. 4
• Нейронные сети. 4 Алгоритмы машинного обучения анализируют входные данные и выдают нужный результат. 4 Нейросети хорошо подходят для обработки неструктурированной информации (фото, видео и аудио). 1
• Машинное обучение. 1 Компьютер самостоятельно «дорабатывает» программу, чтобы она лучше справлялась с поставленной целью. 1 Различают обучение «без учителя» и с подкреплением. 1
• Предиктивная аналитика. 1 Цель метода — спрогнозировать развитие текущей ситуации. 1 Чаще всего применяют машинное обучение с учителем, который своими подсказками помогает компьютеру анализировать информацию, устанавливать связи. 1
• Статический анализ. 1 Фокусируется на обработке накопленной информации без её обновления. 1 Используется для выявления отклонений от нормы, взаимосвязи анализируемых данных и процессов. 1
• Имитационное моделирование. 1 В его основе лежит создание компьютерной модели на основе переменных и правил их изменения. 1 На модель накладывают исторические данные, от которых строится прогноз изменения параметров. 1
• Метод смешения и интеграции. 1 Используется там, где нужно объединить разрозненную информацию, связанную с каким-то системным процессом. 1
• Визуализация аналитических данных. 1 Позволяет отобразить данные в виде графиков. 1 Чаще всего показывают не весь массив информации, а только итоги его обработки. 1