Використання нейронних мереж та технік глибокого навчання для аналізу великих обсягів даних у реальному часі - Pankiv, V. I.; Storozhuk, O. L. (Forestry Education and Science: Current Challenges and Development Prospects, 2024)
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.