Використання нейронних мереж та технік глибокого навчання для аналізу великих обсягів даних у реальному часі

V. I. Pankiv; O. L. Storozhuk

doi:10.36930/conf150.5.19

V. I. Pankiv Ukrainian National Forestry University, Lviv https://orcid.org/0009-0006-2720-0864
O. L. Storozhuk Ukrainian National Forestry University, Lviv https://orcid.org/0000-0001-6566-5271

DOI: https://doi.org/10.36930/conf150.5.19

Abstract

У сучасному інформаційному суспільстві, де обсяги інформаційних даних постійно зростають, виникає нагальна потреба пошуку та імплементації ефективних методів їх обробки, в той час як швидка зміна умов навколишнього середовища ускладнює цю проблему через додаткові вимоги до швидкості самого процесу обробки, яка забезпечить виконання завдань аналітики великих обсягів даних в реальному часі. У цьому напрямку нейронні мережі та алгоритми глибокого навчання стали ключовими (подекуди унікальними) інструментами для аналізу великих даних, оскільки вони здатні достатньо точно імітувати процеси, подібні до роботи людського мозку, для розпізнавання патернів і виявлення значущих інсайтів. Використання різноманітних архітектур нейронних мереж (насамперед, конволюційних, рекурентних, генеративних змагальних мереж та автоенкодерів) дозволяє точно та швидко вирішувати завдання аналітики великих обсягів даних у реальному часі. У дослідженні розглянуто вплив глибокого навчання на аналіз великих обсягів даних у реальному часі.

Author Biography

O. L. Storozhuk, Ukrainian National Forestry University, Lviv

к.т.н., доц.

References

Islam, M. & Chen, G. & Jin, S. An Overview of Neural Network. 2019. 5. 05. 10.11648/j.ajnna.20190501.12.

Sarker, IH. Machine Learning: Algorithms, Real-World Applications and Research Directions. SN Comput Sci. 2021;2(3):160. doi: 10.1007/s42979-021-00592-x. Epub 2021 Mar 22. PMID: 33778771; PMCID: PMC7983091.

Kaplan, A.; Haenlein, M. Rulers of the world, unite! The challenges and opportunities of artificial intelligence. Bus. Horiz. 2019, 63, 37–50. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2019.09.003

Volk, M.J.; Lourentzou, I.; Mishra, S.; Vo, L.T.; Zhai, C.; Zhao, H. Biosystems Design by Machine Learning. ACS Synth. Biol. 2020, 9, 1514–1533. https://doi.org/10.1021/acssynbio.0c00129

Taherdoost, H. Deep Learning and Neural Networks: Decision-Making Implications. Symmetry 2023, 15, 1723. https://doi.org/10.3390/sym15091723

Rane, Nitin & Paramesha, Mallikarjuna & Choudhary, Saurabh & Rane, Jayesh. (2024). Machine Learning and Deep Learning for Big Data Analytics: A Review of Methods and Applications. 10.5281/zenodo.12271006.