Кафедра електронних обчислювальних машин (ЕОМ)

Постійний URI для цієї колекції

https://openarchive.nure.ua/handle/document/64

Перегляд

Перегляд Кафедра електронних обчислювальних машин (ЕОМ) за темою "Big Data"

Зараз показано 1 - 6 з 6
  • Зображення мініатюри
    Публікація
    Автоматизація управлінських рішень на основі BIG DATA та машинного навчання
    (2024) Щолкін, М. М.; Єрошенко, О. А.
    У сучасному, динамічному бізнес-середовищі автоматизація управлін-ських рішень стала невід'ємною складовою для збереження конкурентоспро-можності компаній. Застосування технологій Big Data та машинного навчан-ня (ML) відкриває нові можливості для аналізу та прийняття рішень. Завдяки автоматизованому машинному навчанню (AutoML), користувачі без спеціа-льних знань можуть легше створювати аналітичні моделі, знижуючи потребу в експертній підтримці.
  • Зображення мініатюри
    Публікація
    Методи використання та пришвидшення обробки великих масивів даних
    (ФОП Петров В.В., 2022) Кануков, Д. С.; Жемір, О. В.; Дорошев, Я. О.; Партика, С. О.
    Кожен день генеруються великі об’єми даних, через різноманітність їх структури та характеристик ускладнюється їх обробка і класифікація. Через саму природу Big Data, як правило, їх важко обробляти, керувати ними та ефективно використовувати. Середовища Big Data, як правило, складні, з кількома застосовуваними системами та інструментами, які потрібно добре налаштувати для сумісної праці.
  • Зображення мініатюри
    Публікація
    Мобильная подсистема «Мультикоптер-сенсорная сеть» в компьютерной системе хранения BIG DATA
    (2017) Радченко, В. А.; Руденко, Д. А.; Токарев, В. В.; Ткачев, В. Н.
    В работе рассматривается проблема хранения больших и сверхбольших объемов данных (Big Data) для их дальнейшей передачи, обработки и анализа. Источником данных является мобильная подсистема «Мультикоптер - сенсорная сеть». Проанализированы сценарии применения таких подсистем и их составляющие. Выработаны требования к системе хранения данных на основе характеристик сенсорной сети и системы передачи данных мультикоптерами. Приведено описание структуры системы хранения данных, ее основных компонент и предложен кортежный подход к хранению гетерогенных телеметрических данных. Обоснована необходимость применения трехзвенной архитектуры компьютерной системы хранения больших объемов данных, полученных из сенсорных сетей. Предложены варианты широко распространенных программных продуктов для практической реализации данной архитектуры.
  • Зображення мініатюри
    Публікація
    Модифікація моделі підсистеми проміжного зберігання в умовах відсутності апріорної інформації про характер Big Data
    (2017) Ткачев, В. Н.
    Розглянуті питання функціонування інфокомунікаційних систем з огляду на проблему передачі великих масивів даних. Проаналізована базова модель підсистеми проміжного зберігання даних та вказані шляхи її модифікації для уніфікації при вирішенні задачі створення модульних систем передачі даних. Актуалізовано застосування методики раннього виявлення розладнань на основі гарантованого еліпсоїдального оцінювання до моделі підсистеми проміжного зберігання. Виконана модифікація моделі підсистеми проміжного зберігання.
  • Зображення мініатюри
    Публікація
  • Зображення мініатюри
    Публікація
    Фреймворки для обработки данных в BIG DATA
    (2018) Токарев, В. В.; Чепижко, С. С.
    Проведен обзор основных фреймворков для обработки данных в Big Data, а именно Apache Hadoop, Apache Storm, Apache Samza, Apache Spark и Apache Flink, были выделены их особенности.