Структурированные и неструктурированные данные обрабатывают и анализируют по-разному. Классические компьютерные алгоритмы бесполезны при работе с неупорядоченными данными. Поэтому существуют отдельные типы инструментов, созданные специально на этот случай. В частности, существует тип инструментов, который включает в себя классификаторы, нейронные сети, векторные машины – особые математические модели, которые могут работать практически с любыми типами данных. Они могут предсказывать, преобразовывать, распознавать и даже создавать новые данные. Назовите данный тип инструментов для работы с неструктурированными данными.
🧠 Тематика вопроса:
Дисциплина посвящена методам преобразования сложных данных в наглядные графики, диаграммы и интерактивные панели. Студенты освоят инструменты для визуального представления информации, научатся выбирать оптимальные форматы визуализации и создавать понятные отчеты. Эти навыки позволяют улучшать аналитику, выявлять закономерности и эффективно доносить результаты исследований до аудитории. Применение знаний актуально в бизнес-аналитике, маркетинге, науке и управлении.
Варианты ответа:
- Алгоритмы и методы датамайнинга.
- Алгоритмы обработки естественных языков.
- Машинное обучение.
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Одна из характеристик больших данных определяет способность обработки множества типов, источников и форматов данных от сенсоров, умных устройств, социальных сетей. Также данная характеристика указывает на способность интегрировать все большее число источников, содержащих различные структурированные, полуструктурированные данные, извлекаемыми из веб-страниц, e-mail, документов и др. О какой характеристике больших данных идет речь?
- Аналитика больших данных в различных областях человеческой деятельности имеет разные цели. В частности, одна из целей аналитики больших данных – уменьшение стоимости лечения различных заболеваний. К какой области относится данная цель?
- С помощью такого вида операций над данными, как сортировка, можно переупорядочить строки в списке в соответствии с содержанием конкретных столбцов. Например, вам необходимо определить значения для критериев отбора: - Марка 1 – первая марка в списке, отсортированном по полю «владелец» в возрастающем (алфавитном) порядке. - Марка 2 – вторая марка в списке, отсортированном по полю «владелец» в возрастающем (алфавитном) порядке. Приведите технологию выполнения данного задания.
- Существует такой вид операций над данными, как задание критериев – точное соответствие. Например, вам необходимо определить автомобили цвета «Цвет 1» (белый) и цвета «Цвет 2» (черный). Приведите технологию выполнения данного задания.
- Существует такой вид операций над данными, как Задание критериев на основе сравнения. Например, вам необходимо определить автомобили марки «Марка1» (Hyundai). Приведите технологию выполнения данного задания.