PROBABILISTIC GRAPHIC MODELS AND SCALABLE DATA ANALYSIS (II) (Q3176412)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q3176412 in Spain
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | PROBABILISTIC GRAPHIC MODELS AND SCALABLE DATA ANALYSIS (II) |
Project Q3176412 in Spain |
Statements
116,973.12 Euro
0 references
145,200.0 Euro
0 references
80.56 percent
0 references
30 December 2016
0 references
29 December 2020
0 references
UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA
0 references
2071
0 references
LOS MODELOS GRAFICOS PROBABILISTICOS (MGPS) HAN EXPERIMENTADO UN DESARROLLO DESTACABLE DURANTE LOS ULTIMOS AÑOS Y HAN MOSTRADO SU VALIA COMO HERRAMIENTAS DE TRATAMIENTO DE LA INCERTIDUMBRE EN DISCIPLINAS COMO LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LA ESTADISTICA. EN LA ACTUALIDAD SE ESTA PRESTANDO MUCHA ATENCION AL USO DE MGPS EN TAREAS DE MINERIA DE DATOS, ESPECIALMENTE EN SITUACIONES DONDE INTERVIENE LA INCERTIDUMBRE. EL GRAN DESAFIO AHORA CONSISTE EN PERMITIR SU FUNCIONAMIENTO EFICIENTE EN CONTEXTOS DE BIG DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO CONSISTE EN GENERAR UN CONJUNTO DE DESARROLLOS METODOLOGICOS EN LAS AREAS MGPS Y ANALISIS ESCALABLE DE DATOS, SUFICIENTEMENTE FUNDAMENTADO E INNOVADOR COMO PARA INCORPORARSE A LA GALERIA DE HERRAMIENTAS PARA TRATAMIENTO MASIVO DE DATOS. UNO DE ESTOS CONTEXTOS ES EL ANALISIS DE COLECCIONES DOCUMENTALES Y SU POSTERIOR USO POR PARTE DE LOS USUARIOS PARA RESOLVER NECESIDADES DE INFORMACION DE FORMA EFICAZ Y EFICIENTE. ACTUALMENTE, ESTAS FUENTES TEXTUALES SUELEN TENER GRAN TAMAÑO PERO ADEMAS CRECEN CONTINUAMENTE, SIENDO REALMENTE UN RETO SU TRATAMIENTO Y ANALISIS DE FORMA ESCALABLE. DE FORMA COMPLEMENTARIA, EL PROYECTO PRETENDE PRODUCIR LAS HERRAMIENTAS SOFTWARE NECESARIAS PARA LA APLICACION DE ESTOS DESARROLLOS METODOLOGICOS A PROBLEMAS REALES. DE ESTA FORMA, EL PROPOSITO DE ESTE PROYECTO ES DOBLE: GENERACION DE NUEVO CONOCIMIENTO DE ALTA CALIDAD CIENTIFICA DENTRO DEL CAMPO DE LA ANALITICA DE DATOS ESCALABLE Y PERMITIR LA TRANSFERENCIA TECNOLOGICA HACIENDO USO DEL SOFTWARE PRODUCIDO._x000D_ _x000D_ LOS RESULTADOS ESPERADOS DEL PROYECTO SE PUEDEN CLASIFICAR EN TRES CATEGORIAS:_x000D_ _x000D_ APRENDIZAJE DE MGPS Y MODELOS DE USUARIO. SE DISEÑARAN ALGORITMOS DE APRENDIZAJE DE MGPS SIEMPRE TENIENDO EN CUENTA LA NECESIDAD DE DOTARLOS DE CAPACIDAD DE FUNCIONAMIENTO EN ENTORNOS DE BIG DATA. EN EL CASO DE LOS MODELOS DE USUARIO SE ESTUDIARAN FORMAS DE ANALIZAR GRANDES COLECCIONES DOCUMENTALES PARA INTENTAR IDENTIFICAR PERFILES DE INTERES, USO, AFINIDAD, EN LAS PERSONAS ASOCIADAS A LOS DOCUMENTOS._x000D_ CLASIFICACION BASADA EN MGPS. SE TRATA TAMBIEN DE APRENDIZAJE A PARTIR DE DATOS, PERO DE MODELOS QUE SE USARAN PARA CLASIFICACION DE NUEVOS DATOS. EN ESTE APARTADO SE DESARROLLARAN NUEVOS ALGORITMOS BASADOS EN A) CONJUNTOS DE MGPS; B) PROBLEMAS DE CLASIFICACION NO ESTANDAR; C) CONSIDERANDO EL PARADIGMA LEARNING FROM CROWDS; Y D) DE REDES BAYESIANAS DINAMICAS ORIENTADAS A CLASIFICACION Y REGRESION._x000D_ INFERENCIA EN MGPS. EN ESTE OBJETIVO SE DESARROLLARAN ALGORITMOS DE INFERENCIA PARA: A) REDES ESTATICAS HIBRIDAS; B) REDES DINAMICAS; C) MODELOS CON PROBABILIDADES IMPRECISAS; D) CONSIDERANDO EL PARADIGMA MAPREDUCE; Y E) CONSIDERANDO LA INFLUENCIA DE LA ESTRUCTURAS DE DATOS USADA PARA MANEJAR LA INFORMACION CUANTITATIVA DISPONIBLE._x000D_ _x000D_ EN EL SUBPROYECTO DE LA UCLM NOS CENTRAREMOS EN LOS SUBOBJETIVOS CORRESPONDIENTES AL APRENDIZAJE ESCALABLE DE MGPS, TANTO GENERALES COMO DEDICADOS A CLASIFICACION ESTANDAR Y NO ESTANDAR Y SUS IMPLEMENTACIONES EN EL PARADIGMA MAPREDUCE (APACHE SPARK) FUNDAMENTALMENTE. (Spanish)
0 references
PROBABILISTIC GRAPHIC MODELS (MGPS) HAVE UNDERGONE REMARKABLE DEVELOPMENT OVER THE PAST FEW YEARS AND HAVE SHOWN THEIR VALIAMENT AS TOOLS FOR DEALING WITH UNCERTAINTY IN DISCIPLINES SUCH AS ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND STATISTICS. AT PRESENT MUCH ATTENTION IS BEING PAID TO THE USE OF MGPS IN DATA MINING TASKS, ESPECIALLY IN SITUATIONS WHERE UNCERTAINTY INTERVENES. The GREAT DESAFIUM NOW CONSISES IN PERMITING YOUR EFICIENT FUNCTIONING IN CONTEXTS OF BIG DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ THE PRINCIPLE OBJECTIVE OF THIS PROJECT CONSIDERATION TO GENERY A JUNT OF MENTIAL DEVELOPMENTS IN THE AREAS MGPS AND ANALISIS ESCALABLE OF DATA, SUFICIENTLY FUNDAMENTED AND INNOVATIVE AS TO INCORPORATE THE GALLERY OF TOOLS FOR MASIVO DATA TREATMENT. ONE OF THESE CONTEXTS IS THE ANALYSIS OF DOCUMENTARY COLLECTIONS AND THEIR SUBSEQUENT USE BY USERS TO SOLVE INFORMATION NEEDS EFFECTIVELY AND EFFICIENTLY. CURRENTLY, THESE TEXTUAL SOURCES TEND TO BE LARGE BUT THEY ALSO GROW CONTINUOUSLY, AND THEIR TREATMENT AND ANALYSIS IN A SCALABLE WAY IS A CHALLENGE. IN A COMPLEMENTARY WAY, THE PROJECT AIMS TO PRODUCE THE SOFTWARE TOOLS NECESSARY FOR THE APPLICATION OF THESE METHODOLOGICAL DEVELOPMENTS TO REAL PROBLEMS. IN THIS WAY, THE PURPOSE OF THIS PROJECT IS TWOFOLD: Generation OF NEW KNOWNING OF HIGH SCIENTIFIC QUALITY DATE ANALYTICAL CHANGE AND PERMITING TECHNOLOGICAL TRANSFERENCE USE OF PRODUCED SOFTWARE._x000D_ _x000D_ SPERED PROJECT RESULTS may be classified in three categories:_x000D_ _x000D_ LEARNING OF MGPS AND USER MODELS. MGPS LEARNING ALGORITHMS WILL BE DESIGNED ALWAYS TAKING INTO ACCOUNT THE NEED TO PROVIDE THEM WITH OPERATING CAPACITY IN BIG DATA ENVIRONMENTS. In the case of user models, we will study ways of analysing great DOCUMENTAL COLLECTIONS to INTENTIFICATE PERFILES OF INTEREST, USE, AFINITY, IN PERSONS ASSOCIED TO DOCUMENTS._x000D_ CLASIFICATION BASED IN MGPS. IT IS ALSO ABOUT LEARNING FROM DATA, BUT MODELS THAT WILL BE USED TO CLASSIFY NEW DATA. THIS SECTION WILL DEVELOP NEW ALGORITHMS BASED ON (A) SETS OF MGPS; NON-STANDARD CLASSIFICATION PROBLEMS; C) CONSIDERING THE LEARNING FROM CROWDS PARADIGM; And D) from Bayesian networks ORIENTATE TO CLASSIFICATION AND REGRESION._x000D_ INFERENCE IN MGPS. IN THIS OBJECTIVE, INFERENCE ALGORITHMS WILL BE DEVELOPED TO: HYBRID STATIC NETS; DYNAMIC NETWORKS; MODELS WITH VAGUE PROBABILITIES; D) CONSIDERING THE MAPREDUCE PARADIGM; And (E) CONSIDERING THE INFLUENCE OF DATA STRUCTURES used to handle the AVAILABLE QUANTITATIVE INFORMATION._x000D_ _x000D_ IN THE UCLM sub-project we will focus on the sub-objectives CORRESPONDIENT TO THE ESCALABLE LEARNING OF MGPS, as GENERAL AS DEVELOPED TO CLASIFICATION STANDARD AND NOT STANDING AND YOUR IMPLEMENTATIONS IN THE MapReduce (APACHE SPARK) PARADIGMA (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLY. (English)
12 October 2021
0.151333014457179
0 references
LES MODÈLES GRAPHIQUES PROBABILISTES (MGP) ONT CONNU UN DÉVELOPPEMENT REMARQUABLE AU COURS DES DERNIÈRES ANNÉES ET ONT MONTRÉ LEUR VALIAMENT COMME OUTILS POUR FAIRE FACE À L’INCERTITUDE DANS DES DISCIPLINES TELLES QUE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET LES STATISTIQUES. À L’HEURE ACTUELLE, UNE GRANDE ATTENTION EST ACCORDÉE À L’UTILISATION DES PGM DANS LES TÂCHES D’EXPLORATION DES DONNÉES, EN PARTICULIER DANS LES SITUATIONS D’INCERTITUDE. Le grand DESAFIUM conçoit maintenant en permettant à VOTRE FONCTIONNEMENT EFICIENT D’ENSEIGNEMENT DANS LES BIG DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ LE PRINCIPLE OBJECTIF DE CE PROJET DE CONSIDÉRATION À GENER UN Junt DE DÉVELOPPEMENT mentiel dans les MGPS ET ANALISIS évolutifs de DATA, financé par des fonds suffisants et innovant en vue d’incorporer l’ensemble des outils pour le traitement des données de Masivo. L’UN DE CES CONTEXTES EST L’ANALYSE DES COLLECTIONS DOCUMENTAIRES ET LEUR UTILISATION ULTÉRIEURE PAR LES UTILISATEURS POUR RÉPONDRE EFFICACEMENT ET EFFICACEMENT AUX BESOINS D’INFORMATION. À L’HEURE ACTUELLE, CES SOURCES TEXTUELLES ONT TENDANCE À ÊTRE IMPORTANTES, MAIS ELLES NE CESSENT DE CROÎTRE, ET LEUR TRAITEMENT ET LEUR ANALYSE DE MANIÈRE ÉVOLUTIVE CONSTITUENT UN DÉFI. DE MANIÈRE COMPLÉMENTAIRE, LE PROJET VISE À PRODUIRE LES OUTILS LOGICIELS NÉCESSAIRES À L’APPLICATION DE CES DÉVELOPPEMENTS MÉTHODOLOGIQUES À DES PROBLÈMES RÉELS. DE CETTE MANIÈRE, LE BUT DE CE PROJET EST DOUBLE: Génération DE NOUVELLES CONNAISSANCES DE DATE DE QUALITÉ SCIENTIFIQUE HAUTE CHANGE ANALYTIQUE ET Permettre l’Utilisation TECHNOLOGIQUE DES TRANSFÉRENCES TECHNOLOGIQUES DE SOFTWARE PRODUCÉ._x000D_ _x000D_ RÉSULTATS PROJETS PERÉS peuvent être classés en trois catégories:_x000D_ _x000D_ LEARNING DES MODELS D’UTILISATION ET D’UTILISATION. LES ALGORITHMES D’APPRENTISSAGE DES MGP SERONT CONÇUS EN TENANT TOUJOURS COMPTE DE LA NÉCESSITÉ DE LEUR FOURNIR UNE CAPACITÉ OPÉRATIONNELLE DANS LES ENVIRONNEMENTS DE MÉGADONNÉES. Dans le cas des modèles utilisateurs, nous étudierons les moyens d’analyser de grandes COLLECTIONS DOCUMENTALES pour INTENTIFICER Perfiles OF INTEREST, UTILISER, EMI, DANS LES PERSONNES ASSOCIÉS AUX DOCUMENTS._x000D_ CLASIFICATION BASED DANS MGPS. IL S’AGIT ÉGALEMENT D’APPRENDRE À PARTIR DE DONNÉES, MAIS DE MODÈLES QUI SERONT UTILISÉS POUR CLASSER DE NOUVELLES DONNÉES. CETTE SECTION DÉVELOPPERA DE NOUVEAUX ALGORITHMES BASÉS SUR A) DES ENSEMBLES DE MGP; B) PROBLÈMES DE CLASSIFICATION NON STANDARD; C) EN TENANT COMPTE DES ENSEIGNEMENTS TIRÉS DU PARADIGME DE LA FOULE; Et D) des réseaux bayésiens s’orientent vers la CLASSIFICATION ET LA REGRESION._x000D_ inférence DANS MGPS. DANS CET OBJECTIF, DES ALGORITHMES D’INFÉRENCE SERONT DÉVELOPPÉS POUR: LES FILETS STATIQUES HYBRIDES; RÉSEAUX DYNAMIQUES; MODÈLES AVEC DE VAGUES PROBABILITÉS; D) CONSIDÉRANT LE PARADIGME MAPREDUCE; Et (E) CONSIDERANT L’INFLUENCE DES STRUCTURES DE DONNÉES utilisées pour traiter les INFORMATIONS QUANTITATIVES DISPONIBLES._x000D_ _x000D_ Dans le sous-projet UCLM, nous nous concentrerons sur les sous-objectifs CORRESPONDIENT À L’ÉTABLISSEMENT D’ÉTAPE DE MGPS, aussi GÉNÉRAL que DÉVELOPPÉ À LA CLASIFICATION STANDARD ET NE PAS STANDING ET VOTRE MISE EN OEUVRE dans la carteRéduire (APACHE SPARK) Paradigma (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLY. (French)
4 December 2021
0 references
PROBABILISTISCHE GRAFIKMODELLE (MGPS) HABEN SICH IN DEN LETZTEN JAHREN BEMERKENSWERT ENTWICKELT UND HABEN IHR VALIAMENT ALS WERKZEUGE FÜR DEN UMGANG MIT UNSICHERHEITEN IN DISZIPLINEN WIE KÜNSTLICHER INTELLIGENZ UND STATISTIK GEZEIGT. DERZEIT WIRD DER VERWENDUNG VON MGPS BEI DATA MINING-AUFGABEN, VOR ALLEM IN SITUATIONEN, IN DENEN UNSICHERHEIT EINGREIFT, GROSSE AUFMERKSAMKEIT GEWIDMET. Das GREAT DESAFIUM JETZT verpflichtet sich, Ihre EFICIENT FUNCTIONING in Kontexten von BIG DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ die PRINCIPLE OBJECTIVE OF DATA PROJEKTIERUNG zur Generierung eines Junts von Mentalitäten in den Bereichen MGPS und ANALISIS eskalierbar von DATA zu ermöglichen, Suficiently fundamented und INNOVATIVE als INCORPORATE die GALLERY der TOOLS FÜR Masivo DATA TREATMENT. EINER DIESER ZUSAMMENHÄNGE IST DIE ANALYSE VON DOKUMENTENSAMMLUNGEN UND DEREN ANSCHLIESSENDE NUTZUNG DURCH DIE NUTZER, UM DEN INFORMATIONSBEDARF EFFEKTIV UND EFFIZIENT ZU LÖSEN. DERZEIT SIND DIESE TEXTQUELLEN TENDENZIELL GROSS, ABER SIE WACHSEN AUCH KONTINUIERLICH, UND IHRE BEHANDLUNG UND ANALYSE AUF SKALIERBARE WEISE IST EINE HERAUSFORDERUNG. ERGÄNZEND SOLL DAS PROJEKT DIE SOFTWAREWERKZEUGE ENTWICKELN, DIE FÜR DIE ANWENDUNG DIESER METHODISCHEN ENTWICKLUNGEN AUF REALE PROBLEME NOTWENDIG SIND. AUF DIESE WEISE HAT DIESES PROJEKT ZWEI ZIELE: Generation von neuen bekannten HIGH SCIENTIFIC QUALITÄT DATE ANALYTICAL CHANGE UND Genehmigung TECHNOLOGISCHE TRANSFERENCE USE von PRODUCED SOFTWARE._x000D_ _x000D_ _x000D_ SPERED PROJECT RESULTEN können in drei Kategorien eingeteilt werden:_x000D_ _x000D_ LEARNING OF MGPS UND USER MODELS. MGPS LERNALGORITHMEN WERDEN IMMER UNTER BERÜCKSICHTIGUNG DER NOTWENDIGKEIT ENTWICKELT, SIE MIT BETRIEBSKAPAZITÄT IN BIG-DATA-UMGEBUNGEN ZU VERSORGEN. Im Falle von Benutzermodellen werden wir Möglichkeiten zur Analyse großer DOCUMENTAL COLLECTIONEN zu INTENTIFICATE Perfiles OF INTEREST, USE, afinity, IN PERSONEN ASSOCIED TO DOCUMENTS._x000D_ CLASIFICATION BASED IN MGPS untersuchen. ES GEHT AUCH DARUM, AUS DATEN ZU LERNEN, ABER MODELLE, DIE VERWENDET WERDEN, UM NEUE DATEN ZU KLASSIFIZIEREN. IN DIESEM ABSCHNITT WERDEN NEUE ALGORITHMEN AUF DER GRUNDLAGE VON A) MGP-SETS ENTWICKELT; NICHT STANDARDMÄSSIGE KLASSIFIZIERUNGSPROBLEME; C) UNTER BERÜCKSICHTIGUNG DES LERNENS VON MASSENPARADIGMEN; Und D) aus Bayesischen Netzwerken orientiert sich an der CLASSIFICATION UND REGRESION._x000D_ inference IN MGPS. IN DIESEM ZIEL WERDEN INFERENZALGORITHMEN ENTWICKELT, UM HYBRIDE STATISCHE NETZE; DYNAMISCHE NETZE; MODELLE MIT VAGEN WAHRSCHEINLICHKEITEN; D) UNTER BERÜCKSICHTIGUNG DES MAPREDUCE-PARADIGMAS; Und (E) CONSIDERING THE INFLUENCE OF DATA STRUCTURES, die verwendet werden, um die AVAILABLE QUANTITATIVE INFORMATIONEN zu handhaben._x000D_ _x000D_ Im UCLM-Teilprojekt konzentrieren wir uns auf die Teilziele CORRESPONDIENT TO THE escalable LEARNING OF MGPS, als GENERAL AS DEVELOPED zu CLASIFICATION STANDARD UND NICHT STANDING UND IMPLEMENTATIONEN IN DER KarteReduce (APACHE SPARK) Paradigma (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLY. (German)
9 December 2021
0 references
PROBABILISTISCHE GRAFISCHE MODELLEN (MGP’S) HEBBEN DE AFGELOPEN JAREN EEN OPMERKELIJKE ONTWIKKELING DOORGEMAAKT EN HEBBEN HUN VALIAMENT LATEN ZIEN ALS INSTRUMENTEN VOOR HET OMGAAN MET ONZEKERHEID IN DISCIPLINES ZOALS KUNSTMATIGE INTELLIGENTIE EN STATISTIEK. MOMENTEEL WORDT VEEL AANDACHT BESTEED AAN HET GEBRUIK VAN MGP’S BIJ DATAMININGTAKEN, VOORAL IN SITUATIES WAARIN ONZEKERHEID OPTREEDT. Het GROTE DESAFIUM NU beperkt zich ertoe UW EFICIENT FUNCTIONING toe te staan in contexten van grote gegevens._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ DE PRINCIPLE OBJECTIVE VAN DEZE PROJECTATIE VAN DEZE PROJECTATIE voor het genereren van een Junt van mentiale DEVELOPMENTEN IN DE AREAS MGPS EN ANALISIS escaleable OF DATA, voldoende gefundeerd EN INNOVATIEf ALS INCORPORATE DE GALLERY OF TOOLS VOOR Masivo DATA TREATMENT. EEN VAN DEZE CONTEXTEN IS DE ANALYSE VAN DOCUMENTAIREVERZAMELINGEN EN HET DAAROPVOLGENDE GEBRUIK ERVAN DOOR GEBRUIKERS OM INFORMATIEBEHOEFTEN EFFECTIEF EN EFFICIËNT OP TE LOSSEN. MOMENTEEL ZIJN DEZE TEKSTUELE BRONNEN MEESTAL GROOT, MAAR GROEIEN ZE OOK CONTINU, EN HUN BEHANDELING EN ANALYSE OP EEN SCHAALBARE MANIER IS EEN UITDAGING. OP COMPLEMENTAIRE WIJZE BEOOGT HET PROJECT DE SOFTWARETOOLS TE PRODUCEREN DIE NODIG ZIJN VOOR DE TOEPASSING VAN DEZE METHODOLOGISCHE ONTWIKKELINGEN OP REËLE PROBLEMEN. OP DEZE MANIER IS HET DOEL VAN DIT PROJECT TWEELEDIG: Generatie van nieuwe bekende HIGH SCIENTIFIC KWALITEIT DATE ANALYTICAL CHANGE EN het toestaan van TECHNOLOGISCHE TRANSFERENCE GEBRUIK VAN PRODUCCED SOFTWARE._x000D_ _x000D_ SPERED PROJECT RESULTS kunnen worden ingedeeld in drie categorieën:_x000D_ _x000D_ LEARNING OF MGPS EN GEBRUIKER MODELS. BIJ HET ONTWERPEN VAN LEERALGORITMEN VOOR MGP’S WORDT ALTIJD REKENING GEHOUDEN MET DE NOODZAAK OM HEN TE VOORZIEN VAN OPERATIONELE CAPACITEIT IN BIG DATA-OMGEVINGEN. In het geval van gebruikersmodellen, zullen we manieren van het analyseren van grote DOCUMENTAL COLLECTIONS te INTENTIFICAAT Perfiles VAN INTEREST, GEBRUIK, afinity, IN PERSONS ASSOCIED TO DOCUMENTS._x000D_ CLASIFICATION BASED IN MGPS. HET GAAT OOK OM HET LEREN VAN GEGEVENS, MAAR MODELLEN DIE ZULLEN WORDEN GEBRUIKT OM NIEUWE GEGEVENS TE CLASSIFICEREN. IN DIT DEEL ZULLEN NIEUWE ALGORITMEN WORDEN ONTWIKKELD OP BASIS VAN A) REEKSEN MGP’S; NIET-STANDAARD CLASSIFICATIEPROBLEMEN; C) REKENING HOUDEND MET HET LEREN VAN CROWDS PARADIGMA; En D) van Bayesiaanse netwerken oriënteren naar CLASSIFICATIE EN REGRESION._x000D_ gevolgtrekking IN MGPS. IN DIT VERBAND ZULLEN INFERENTIEALGORITMEN WORDEN ONTWIKKELD OM: HYBRIDE STATISCHE NETTEN; DYNAMISCHE NETWERKEN; MODELLEN MET VAGE WAARSCHIJNLIJKHEDEN; D) REKENING HOUDEND MET HET MAPREDUCE-PARADIGMA; En E) CONSIDERING VAN DE INFORMATIE VAN DATA STRUCTURES die worden gebruikt om de BESCHIKBAAR QUANTITATIE INFORMATIE te verwerken._x000D_ _x000D_ IN THE UCLM-subproject zullen we ons richten op de subdoelstellingen CORRESPONDIENT AAN DE escalerende MGPS, als ALGEMENE AS ONTWIKKELDE AAN KLASIFICATIE STANDAARD EN UW IMPLEMENTATIONS IN THE MapReduce (APACHE SPARK) Paradigma (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLY. (Dutch)
17 December 2021
0 references
I MODELLI GRAFICI PROBABILISTICI (MGP) HANNO SUBITO UN NOTEVOLE SVILUPPO NEGLI ULTIMI ANNI E HANNO MOSTRATO IL LORO VALIAMENT COME STRUMENTI PER AFFRONTARE L'INCERTEZZA IN DISCIPLINE COME L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE E LE STATISTICHE. ATTUALMENTE SI PRESTA MOLTA ATTENZIONE ALL'USO DEI POP NELLE ATTIVITÀ DI DATA MINING, SOPRATTUTTO NELLE SITUAZIONI IN CUI INTERVIENE L'INCERTEZZA. Il GRANDE DESAFIUM ORA consiste nel consentire il VOSTRO FUNZIONE EFICIENTE in contesti di grandi dati._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ L'Obiettivo PRINCIPALE DI QUESTO CONSIDERAZIONE DEL PROGETTO per generare un giunto di sviluppi mentiali nelle aree MGPS e ANALISI escalable di dati, sufficientemente finanziato e innovativo per incoronare la GALLERIA degli strumenti per il trattamento dei dati Masivo. UNO DI QUESTI CONTESTI È L'ANALISI DELLE COLLEZIONI DOCUMENTARIE E IL LORO SUCCESSIVO UTILIZZO DA PARTE DEGLI UTENTI PER RISOLVERE LE ESIGENZE DI INFORMAZIONE IN MODO EFFICACE ED EFFICIENTE. ATTUALMENTE, QUESTE FONTI TESTUALI TENDONO AD ESSERE GRANDI, MA CRESCONO ANCHE CONTINUAMENTE, E IL LORO TRATTAMENTO E L'ANALISI IN MODO SCALABILE È UNA SFIDA. IN MODO COMPLEMENTARE, IL PROGETTO MIRA A PRODURRE GLI STRUMENTI SOFTWARE NECESSARI PER L'APPLICAZIONE DI QUESTI SVILUPPI METODOLOGICI A PROBLEMI REALI. IN QUESTO MODO, LO SCOPO DI QUESTO PROGETTO È DUPLICE: Generazione DI NUOVA conoscenza di ALTA QUALITÀ SCIENTIFICA DATA ANALYTICAL CHANGE E che consentono l'uso di TRASFERENZA TECNOLOGICA DI SOFTWARE._x000D_x000D_x000D_ SPERED PROJECT RISULTATI possono essere classificati in tre categorie:_x000D_ _x000D_ LEARNING OF MGPS AND USER MODELS. GLI ALGORITMI DI APPRENDIMENTO MGP SARANNO PROGETTATI SEMPRE TENENDO CONTO DELLA NECESSITÀ DI FORNIRE LORO CAPACITÀ OPERATIVE IN AMBIENTI DI BIG DATA. Nel caso dei modelli utente, studieremo i modi di analizzare grandi COLLEZIONI DOCUMENTALI per INTENTIFICATE Perfile DI INTEREST, USE, Afinity, IN PERSONE ASSOCIED TO DOCUMENTS._x000D_ CLASIFICATION BASED IN MGPS. SI TRATTA ANCHE DI IMPARARE DAI DATI, MA MODELLI CHE SARANNO UTILIZZATI PER CLASSIFICARE I NUOVI DATI. QUESTA SEZIONE SVILUPPERÀ NUOVI ALGORITMI BASATI SU A) SERIE DI POP; PROBLEMI DI CLASSIFICAZIONE NON STANDARD; C) CONSIDERANDO L'APPRENDIMENTO DAL PARADIGMA DELLA FOLLA; E D) dalle reti bayesiane orientate alla CLASSIFICAZIONE E REGRESIONE._x000D_ inferenza IN MGPS. IN QUESTO OBIETTIVO, SI SVILUPPERANNO ALGORITMI DI INFERENZA PER: RETI FISSE IBRIDE; RETI DINAMICHE; MODELLI CON PROBABILITÀ VAGHE; D) CONSIDERANDO IL PARADIGMA MAPREDUCE; E (e) CONSIDERARE L'INFLUENZA DI STRUTTURA DEI DATI utilizzati per gestire le INFORMAZIONI QUANTITATIVE DISPONIBILI._x000D_ _x000D_Nel sottoprogetto UCLM ci concentreremo sui sottoobiettivi CORRESPONDIENT ALL'ACCORDO incrementabile di MGPS, come GENERALE SVILUPPO DI CLASIFICAZIONE STANDARD E NON STANDING E VOSTRA IMPLEMENTAZIONE NELLA MappaRidurre (APACHE SPARK) Paradigma (APACHE SPARK) FUNDAMENTMENTY. (Italian)
16 January 2022
0 references
ΤΑ ΠΙΘΑΝΟΤΙΚΆ ΓΡΑΦΙΚΆ ΜΟΝΤΈΛΑ (ΠΠΠ) ΈΧΟΥΝ ΥΠΟΣΤΕΊ ΑΞΙΟΣΗΜΕΊΩΤΗ ΑΝΆΠΤΥΞΗ ΤΑ ΤΕΛΕΥΤΑΊΑ ΧΡΌΝΙΑ ΚΑΙ ΈΧΟΥΝ ΔΕΊΞΕΙ ΤΗΝ ΑΞΊΑ ΤΟΥΣ ΩΣ ΕΡΓΑΛΕΊΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΝΤΙΜΕΤΏΠΙΣΗ ΤΗΣ ΑΒΕΒΑΙΌΤΗΤΑΣ ΣΕ ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟΎΣ ΚΛΆΔΟΥΣ ΌΠΩΣ Η ΤΕΧΝΗΤΉ ΝΟΗΜΟΣΎΝΗ ΚΑΙ Η ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΉ. ΕΠΊ ΤΟΥ ΠΑΡΌΝΤΟΣ ΔΊΝΕΤΑΙ ΜΕΓΆΛΗ ΠΡΟΣΟΧΉ ΣΤΗ ΧΡΉΣΗ ΠΠΠ ΣΕ ΕΡΓΑΣΊΕΣ ΕΞΌΡΥΞΗΣ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ, ΙΔΊΩΣ ΣΕ ΠΕΡΙΠΤΏΣΕΙΣ ΌΠΟΥ ΠΑΡΕΜΒΑΊΝΕΙ ΑΒΕΒΑΙΌΤΗΤΑ. Το ΜΕΓΑΛΟ ΔΙΚΑΣΤΗΡΙΟ ΤΩΡΑ ΣΥΝΟΡΙΖΕΙ ΤΟ ΙΚΑΝΟΠΟΙΗΤΙΚΟ ΧΡΗΜΑΤΟΔΟΤΗΣΗ ΣΑΣ σε ΠΕΡΙΠΤΩΣΕΙΣ ΜΕΓΑΛΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ Ο ΠΡΟΔΙΚΑΣΤΙΚΟΣ ΣΤΟΧΟΣ ΤΗΣ ΠΑΡΟΥΣΑΣ ΚΑΤΑΝΑΛΩΣΗΣ ΕΡΓΟΥ ΓΙΑ ΤΗ ΓΟΝΗ ΜΙΑΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ ΣΤΙΣ ΤΟΜΕΑ ΜΕΓΑΛΗΣ ΚΑΙ ΑΝΑΛΙΣΗΣ που κλιμακώνονται από τα δεδομένα, εpiιpiλέον θεμελιωένου καινοτοία για την εpiικαιροpiοίηση των εργαλείων για την αντιετώpiιση των δεδοµένων του Masivo. ΈΝΑ ΑΠΌ ΑΥΤΆ ΤΑ ΠΛΑΊΣΙΑ ΕΊΝΑΙ Η ΑΝΆΛΥΣΗ ΤΩΝ ΣΥΛΛΟΓΏΝ ΕΓΓΡΆΦΩΝ ΚΑΙ Η ΕΠΑΚΌΛΟΥΘΗ ΧΡΉΣΗ ΤΟΥΣ ΑΠΌ ΤΟΥΣ ΧΡΉΣΤΕΣ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΙΚΉ ΚΑΙ ΑΠΟΔΟΤΙΚΉ ΕΠΊΛΥΣΗ ΤΩΝ ΑΝΑΓΚΏΝ ΠΛΗΡΟΦΌΡΗΣΗΣ. ΕΠΊ ΤΟΥ ΠΑΡΌΝΤΟΣ, ΑΥΤΈΣ ΟΙ ΠΗΓΈΣ ΚΕΙΜΈΝΟΥ ΤΕΊΝΟΥΝ ΝΑ ΕΊΝΑΙ ΜΕΓΆΛΕΣ, ΑΛΛΆ ΑΝΑΠΤΎΣΣΟΝΤΑΙ ΕΠΊΣΗΣ ΣΥΝΕΧΏΣ, ΚΑΙ Η ΘΕΡΑΠΕΊΑ ΚΑΙ Η ΑΝΆΛΥΣΉ ΤΟΥΣ ΜΕ ΕΠΕΚΤΆΣΙΜΟ ΤΡΌΠΟ ΑΠΟΤΕΛΕΊ ΠΡΌΚΛΗΣΗ. ΜΕ ΣΥΜΠΛΗΡΩΜΑΤΙΚΌ ΤΡΌΠΟ, ΤΟ ΈΡΓΟ ΣΤΟΧΕΎΕΙ ΣΤΗΝ ΠΑΡΑΓΩΓΉ ΤΩΝ ΕΡΓΑΛΕΊΩΝ ΛΟΓΙΣΜΙΚΟΎ ΠΟΥ ΕΊΝΑΙ ΑΠΑΡΑΊΤΗΤΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΓΉ ΑΥΤΏΝ ΤΩΝ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΚΏΝ ΕΞΕΛΊΞΕΩΝ ΣΕ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΆ ΠΡΟΒΛΉΜΑΤΑ. ΚΑΤ’ ΑΥΤΌΝ ΤΟΝ ΤΡΌΠΟ, Ο ΣΚΟΠΌΣ ΑΥΤΟΎ ΤΟΥ ΣΧΕΔΊΟΥ ΕΊΝΑΙ ΔΙΤΤΌΣ: ΓΕΝΙΚΗ ΓΝΩΣΤΟΠΟΙΗΣΗ ΥΨΗΛΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΗΣ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑΣ ΑΝΑΛΥΤΙΚΗΣ ΑΛΛΗΛΕΓΓΥΗΣ και που επιτρέπει τη χρήση ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗΣ ΜΕΤΑΦΡΑΣΗΣ ΠΡΟΪΟΝΤΟΣ._x000D_ _x000D_ ΠΡΑΓΜΑΤΟΠΟΙΗΜΕΝΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΕΡΓΟΥ μπορεί να ταξινομηθεί σε τρεις κατηγορίες:_x000D_ _x000D_ LEARNING OF MGPS ΚΑΙ USER MODELS. ΟΙ ΑΛΓΌΡΙΘΜΟΙ ΜΆΘΗΣΗΣ MGP ΘΑ ΣΧΕΔΙΆΖΟΝΤΑΙ ΠΆΝΤΑ ΛΑΜΒΆΝΟΝΤΑΣ ΥΠΌΨΗ ΤΗΝ ΑΝΆΓΚΗ ΝΑ ΤΟΥΣ ΠΑΡΈΧΕΤΑΙ ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΚΉ ΙΚΑΝΌΤΗΤΑ ΣΕ ΠΕΡΙΒΆΛΛΟΝΤΑ ΜΑΖΙΚΏΝ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ. Στην περίπτωση των μοντέλων χρηστών, θα μελετήσουμε τρόπους ανάλυσης μεγάλων ΕΓΓΡΑΦΩΝ για την ΕΙΣΑΓΩΓΗ Perfiles OF INTEREST, USE, afinity, IN PERSONS ASSOCIED TO DOCUMENTS._x000D_ CLASIFICATION BASED IN MGPS. ΠΡΌΚΕΙΤΑΙ ΕΠΊΣΗΣ ΓΙΑ ΜΆΘΗΣΗ ΑΠΌ ΔΕΔΟΜΈΝΑ, ΑΛΛΆ ΜΟΝΤΈΛΑ ΠΟΥ ΘΑ ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΗΘΟΎΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΤΑΞΙΝΌΜΗΣΗ ΝΈΩΝ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ. Η ΠΑΡΟΎΣΑ ΕΝΌΤΗΤΑ ΘΑ ΑΝΑΠΤΎΞΕΙ ΝΈΟΥΣ ΑΛΓΟΡΊΘΜΟΥΣ ΜΕ ΒΆΣΗ Α) ΣΎΝΟΛΑ ΠΠΠ· ΜΗ ΤΥΠΟΠΟΙΗΜΈΝΑ ΠΡΟΒΛΉΜΑΤΑ ΤΑΞΙΝΌΜΗΣΗΣ· Γ) ΛΑΜΒΆΝΟΝΤΑΣ ΥΠΌΨΗ ΤΟ ΠΑΡΆΔΕΙΓΜΑ ΤΗΣ ΜΆΘΗΣΗΣ ΑΠΌ ΤΟ ΠΛΉΘΟΣ· Και δ) από τα δίκτυα της Bayesian που προσανατολίζονται σε ΚΑΤΑΛΟΓΗ ΚΑΙ ΡΥΘΜΙΣΗ._x000D_ συμπερασμα σε MGPS. ΣΕ ΑΥΤΌΝ ΤΟΝ ΣΤΌΧΟ, ΘΑ ΑΝΑΠΤΥΧΘΟΎΝ ΑΛΓΌΡΙΘΜΟΙ ΣΥΜΠΕΡΆΣΜΑΤΟΣ ΓΙΑ: ΥΒΡΙΔΙΚΆ ΣΤΑΤΙΚΆ ΔΊΧΤΥΑ· ΔΥΝΑΜΙΚΆ ΔΊΚΤΥΑ· ΜΟΝΤΈΛΑ ΜΕ ΑΣΑΦΕΊΣ ΠΙΘΑΝΌΤΗΤΕΣ· Δ) ΛΑΜΒΆΝΟΝΤΑΣ ΥΠΌΨΗ ΤΟ ΠΑΡΆΔΕΙΓΜΑ MAPREDUCE· Και Ε) ΣΧΕΤΙΚΑ ΜΕ ΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑ των ΔΙΑΡΘΡΩΤΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ που ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΟΥΝΤΑΙ για τη ΔΙΑΘΕΣΗ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΩΝ._x000D_ _x000D_ στο υποέργο UCLM θα επικεντρωθούμε στους επιμέρους στόχους που απαιτούνται για την κλιμάκωση των MGPS, ΩΣ ΓΕΝΙΚΟΣ ΩΣ ΑΝΑΠΤΥΞΕΙΣ ΣΤΗΝ ΤΡΟΠΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΙ ΜΗ ΒΑΘΜΙΖΟΝΤΑΣ ΚΑΙ ΤΙΣ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΣΑΣ στο MapReduce (APACHE SPARK) ΠΑΡΑΤΥΠΟ (APACHE SPARK) ΤΑΜΕΙΟ. (Greek)
18 August 2022
0 references
PROBABILISTISKE GRAFISKE MODELLER (FUP'ER) HAR GENNEMGÅET EN BEMÆRKELSESVÆRDIG UDVIKLING I DE SENESTE ÅR OG HAR VIST DERES VALIAMENT SOM REDSKABER TIL AT HÅNDTERE USIKKERHED INDEN FOR DISCIPLINER SOM KUNSTIG INTELLIGENS OG STATISTIK. PÅ NUVÆRENDE TIDSPUNKT LÆGGES DER STOR VÆGT PÅ ANVENDELSEN AF FUP I FORBINDELSE MED DATAMINING, ISÆR I SITUATIONER, HVOR USIKKERHEDEN GRIBER IND. Den store DESAFIUM NU består i at tillade din EFICIENT FUNCTIONING I sammenhænge af BIG DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ PRINCIPLE OBJEKTIV AF DATA, der er tilstrækkeligt fundamentet og INNOVATIVE til at inkorporere den personlige udvikling i AREAS MGPS og ANALISIS eskalerbare af DATA, tilstrækkeligt fundamentet og INNOVATIVE AS at inCORPORATE den GALLERY OF TOOLS FOR Masivo DATA TREATMENT. EN AF DISSE SAMMENHÆNGE ER EN ANALYSE AF DOKUMENTSAMLINGER OG BRUGERNES EFTERFØLGENDE BRUG AF DEM TIL AT LØSE INFORMATIONSBEHOVENE EFFEKTIVT OG EFFEKTIVT. I ØJEBLIKKET ER DISSE TEKSTKILDER TENDENS TIL AT VÆRE STORE, MEN DE VOKSER OGSÅ KONTINUERLIGT, OG DERES BEHANDLING OG ANALYSE PÅ EN SKALERBAR MÅDE ER EN UDFORDRING. SOM ET SUPPLEMENT SIGTER PROJEKTET MOD AT PRODUCERE DE SOFTWAREVÆRKTØJER, DER ER NØDVENDIGE FOR AT ANVENDE DISSE METODOLOGISKE UDVIKLINGER PÅ REELLE PROBLEMER. PÅ DENNE MÅDE ER FORMÅLET MED DETTE PROJEKT DOBBELT: Generering af ny viden om HØJDE SCIENTIFIKKE KVALITET DATE ANALYTIKAL KANGE OG tilladelse til TEKNOLOGISKE TRANSFERENCE Brug af PRODUCED SOFTWARE._x000D_ _x000D_ _x000D_ SPERED PROJEKT RESULTATER kan klassificeres i tre kategorier:_x000D_ _x000D_ LEARNING AF MGPS OG BRUGER MODELS. MGP'S LÆRINGSALGORITMER VIL ALTID BLIVE UDFORMET UNDER HENSYNTAGEN TIL BEHOVET FOR AT GIVE DEM DRIFTSKAPACITET I BIG DATA-MILJØER. I tilfælde af brugermodeller, vil vi undersøge måder at analysere store DOCUMENTAL COLLECTIONS til INTENTIFICATE Perfiles OF INTEREST, USE, afinity, I PERSONER ASSOCIED TIL DOCUMENTS._x000D_ CLASIFICATION BASED I MGPS. DET HANDLER OGSÅ OM AT LÆRE AF DATA, MEN MODELLER, DER VIL BLIVE BRUGT TIL AT KLASSIFICERE NYE DATA. DETTE AFSNIT VIL UDVIKLE NYE ALGORITMER BASERET PÅ (A) SÆT AF FUP'ER; IKKE-STANDARDISEREDE KLASSIFICERINGSPROBLEMER C) AT TAGE HENSYN TIL LÆRING FRA FOLKEMÆNGDER PARADIGME; Og d) fra Bayesiske net, der er orienteret mod KLASSIFIKATION OG REGRESION._x000D_ inferens I MGPS. I DETTE MÅL VIL DER BLIVE UDVIKLET SLUTALGORITMER TIL AT: HYBRIDE FASTSTÅENDE NET DYNAMISKE NETVÆRK MODELLER MED VAGE SANDSYNLIGHEDER; D) I BETRAGTNING AF MAPREDUCE PARADIGMET; Og E) som TAGER I BETRAGTNING, at DATA STRUCTURES, der anvendes til håndteringen af de tekniske specifikationer, der anvendes til at håndtere de relevante oplysninger._x000D_ _x000D_ i UCLM-delprojektet, vil fokusere på delmålene CORRESPONDIENT TIL den eskalerbare LØRNING AF MGPS, da GENERAL er blevet udskilt til CLASIFICATION STANDARD OG IKKE STANDING OG DIN IMPLEMENTATIONER i MapReduce (APACHE SPARK) Paradigma (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLY. (Danish)
18 August 2022
0 references
PROBABILISTISET GRAAFISET MALLIT (MGP) OVAT KEHITTYNEET MERKITTÄVÄSTI VIIME VUOSINA, JA NE OVAT OSOITTANEET VALIAMENTIN VÄLINEIKSI, JOILLA VOIDAAN KÄSITELLÄ EPÄVARMUUTTA TEKOÄLYN JA TILASTOJEN KALTAISILLA ALOILLA. TÄLLÄ HETKELLÄ KIINNITETÄÄN PALJON HUOMIOTA MOO-SOPIMUSTEN KÄYTTÖÖN TIEDONLOUHINTATEHTÄVISSÄ, ERITYISESTI TILANTEISSA, JOISSA ON KYSE EPÄVARMUUDESTA. GREAT DESAFIUM NYT sallii SINUN EFICIENT FUNCTIONING kontekstissa BIG DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ PRINCIPLE OBJECTIVE TÄMÄN HYVÄKSYTTÄMINEN TUOMIOISTUIMEN KOSKEVAT SOPIMUKSET, riittävästi rahastoitu ja INNOVATIVE AS INCORPORATE the GALLERY OF TOOLS FOR Masivo DATA TREATMENT. YKSI NÄISTÄ YHTEYKSISTÄ ON ASIAKIRJAKOKOELMIEN ANALYSOINTI JA NIIDEN KÄYTTÖ KÄYTTÄJIEN TOIMESTA TIETOTARPEIDEN RATKAISEMISEKSI TEHOKKAASTI JA VAIKUTTAVASTI. TÄLLÄ HETKELLÄ NÄMÄ TEKSTILÄHTEET OVAT YLEENSÄ SUURIA, MUTTA NE MYÖS KASVAVAT JATKUVASTI, JA NIIDEN KÄSITTELY JA ANALYSOINTI SKAALAUTUVALLA TAVALLA ON HAASTE. LISÄKSI HANKKEEN TAVOITTEENA ON TUOTTAA OHJELMISTOTYÖKALUJA, JOITA TARVITAAN TÄMÄN METODOLOGISEN KEHITYKSEN SOVELTAMISEKSI TODELLISIIN ONGELMIIN. TÄLLÄ TAVOIN HANKKEELLA ON KAKSI TAVOITETTA: Sukupolvi UUSI TUOTTEIDEN SCIENTIFIC QUALITY DATE ANALYTICAL CHANGE JA luvan TECHNOLOGICAL TRANSFERENCE USE PRODUCED SOFTWARE._x000D_ _x000D_ SPERED PROJECT RESULTS voidaan luokitella kolmeen kategoriaan:_x000D_ _x000D_ LEARNING MGPS JA KÄYTTÄMINEN MODELS. MOO-OPPIMISALGORITMIT SUUNNITELLAAN AINA SITEN, ETTÄ NIISSÄ OTETAAN HUOMIOON TARVE TARJOTA NIILLE TOIMINTAKAPASITEETTIA MASSADATAYMPÄRISTÖISSÄ. Kun kyseessä on käyttäjämalleja, tutkimme tapoja analysoida suuria DOCUMENTAL COLLECTIONS INTENTIFICATE Perfiles OF INTEREST, USE, afinity, IN PERSONS ASSOCIED DOCUMENTS._x000D_ CLASIFICATION BASED IN MGPS. KYSE ON MYÖS DATASTA OPPIMISESTA, MUTTA MALLEISTA, JOITA KÄYTETÄÄN UUSIEN TIETOJEN LUOKITTELUUN. TÄSSÄ JAKSOSSA KEHITETÄÄN UUSIA ALGORITMEJA, JOTKA PERUSTUVAT A) MOO-JOUKKOIHIN; EPÄTYYPILLISET LUOKITUSONGELMAT; C) OTTAEN HUOMIOON VÄKIJOUKON AJATTELUTAVAN OPPIMINEN; Ja D) Bayesian verkoista suuntautua CLASSIFICATION JA REGRESION._x000D_ johtopäätös MGPS. TÄSSÄ TAVOITTEESSA KEHITETÄÄN PÄÄTELMÄALGORITMEJA, JOIDEN AVULLA VOIDAAN SEISOVAT HYBRIDIVERKOT; DYNAAMISET VERKOT; MALLIT, JOISSA ON EPÄMÄÄRÄISET TODENNÄKÖISYYDET; D) MAPREDUCE-MALLIN TARKASTELU; Ja (E) KATSOVAT, että UCLM-alahankkeessa keskitytään alatavoitteisiin, joita käytetään MGPS: n skaalautuvaan LEARNING-tietokannan käsittelyyn. kuten YLEISENÄ KÄYTETTÄVÄ TARJOITUS JA EI TÄYTÄNTÖÖN JA TÄYTÄNTÖÖN TÄYTÄNTÖÖN TÄYTÄNTÖN TIEDOT (APACHE SPARK) paradigma (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLY. (Finnish)
18 August 2022
0 references
MUDELLI GRAFIĊI PROBABILISTIĊI (MGPS) GĦADDEW MINN ŻVILUPP NOTEVOLI MATUL DAWN L-AĦĦAR FTIT SNIN U WREW IL-VALIAMENT TAGĦHOM BĦALA GĦODDA BIEX TIĠI INDIRIZZATA L-INĊERTEZZA F’DIXXIPLINI BĦALL-INTELLIĠENZA ARTIFIĊJALI U L-ISTATISTIKA. BĦALISSA QED TINGĦATA ĦAFNA ATTENZJONI GĦALL-UŻU TA’ MGPS F’KOMPITI TA’ ESTRAZZJONI TAD-DATA, SPEĊJALMENT F’SITWAZZJONIJIET FEJN TINTERVJENI L-INĊERTEZZA. Id-DESAFIUM GREAT ISSA Jikkonsisti fil-permess li TIEGĦEK FUNCTIONING EFICIENT f’kuntesti ta’ BIG DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ L-OBJETTIVA PRINĊIPALI TAL-KONSIDERAZZJONI PREĊETTI GĦALL-Ġenerija A Junt TA’ DEVELOPMENTI mentali FIL-MGPS U L-ANALISIS eskalabbli tad-DATA, b’mod suffiċjenti u nNOVATIVA KIF GĦANDHOM JINKORPORAW IL-GALLERY TA’ TOOLS GĦAL TRATTAMENT DATA ta’ Masivo. WIEĦED MINN DAWN IL-KUNTESTI HUWA L-ANALIŻI TAL-KOLLEZZJONIJIET DOKUMENTARJI U L-UŻU SUSSEGWENTI TAGĦHOM MILL-UTENTI BIEX ISOLVU L-ĦTIĠIJIET TAL-INFORMAZZJONI B’MOD EFFETTIV U EFFIĊJENTI. BĦALISSA, DAWN IS-SORSI TESTWALI GĦANDHOM TENDENZA LI JKUNU KBAR IŻDA WKOLL JIKBRU KONTINWAMENT, U T-TRATTAMENT U L-ANALIŻI TAGĦHOM B’MOD SKALABBLI HIJA SFIDA. B’MOD KOMPLEMENTARI, IL-PROĠETT GĦANDU L-GĦAN LI JIPPRODUĊI L-GĦODOD TAS-SOFTWER MEĦTIEĠA GĦALL-APPLIKAZZJONI TA’ DAWN L-IŻVILUPPI METODOLOĠIĊI GĦAL PROBLEMI REALI. B’DAN IL-MOD, L-GĦAN TA’ DAN IL-PROĠETT HUWA DOPPJU: Ġenerazzjoni TAL-ĠDID TAL-KWALITÀ KWALITÀ ĊIĊENTIFIKA GĦOLJA DATA ANALYTIĊI U RIŻULTATI TA’ TEKNOLOĠIJA TEKNOLOĠIKA TA’ SOFTWARE PRODUZZJONALI._x000D_ _x000D_ RIŻULTATI SPETI PROJECTI jistgħu jiġu kklassifikati fi tliet kategoriji:_x000D_ _x000D_ LEARNING TA’ MGPS U UŻU MODELI. L-ALGORITMI TA’ TAGĦLIM TAL-PSM SE JITFASSLU DEJJEM BILLI TITQIES IL-ĦTIEĠA LI JIĠU PPROVDUTI B’KAPAĊITÀ OPERATTIVA F’AMBJENTI TA’ BIG DATA. Fil-każ ta ‘mudelli ta’ utent, aħna se jistudjaw modi ta ‘analiżi KOLLEZZJONIJIET DOKUMENTALI kbira biex Perfili INTENTIFIKAT TA ‘INTERESTAT, USE, afinità, FIL PERSONS ASSOCIED TODOKUMENTI._x000D_ KLASIFIKAZZJONI BASED F’MGPS. HUWA WKOLL DWAR IT-TAGĦLIM MID-DATA, IŻDA MUDELLI LI SE JINTUŻAW GĦALL-KLASSIFIKAZZJONI TA’ DATA ĠDIDA. DIN IT-TAQSIMA SE TIŻVILUPPA ALGORITMI ĠODDA BBAŻATI FUQ (A) SETTIJIET TA’ MGPS; PROBLEMI TA’ KLASSIFIKAZZJONI MHUX STANDARD; C) IL-KUNSIDERAZZJONI TAT-TAGĦLIM MILL-PARADIGMA TAL-FOLOL; U d) min-netwerks Bayesian jorjentaw TO CLASSIFICATION U REGRESION._x000D_ inference IN MGPS. F’DAN L-OBJETTIV, SE JIĠU ŻVILUPPATI ALGORITMI TA’ INFERENZA BIEX: XBIEKI STATIĊI IBRIDI; NETWERKS DINAMIĊI; MUDELLI BI PROBABBILTAJIET VAGI; D) IL-KUNSIDERAZZJONI TAL-PARADIGMA MAPREDUCE; U (E) LI JIKKUNSIDRA L-INFORMAZZJONI TA’ DATA li tintuża għall-ġestjoni tal-INFORMAZZJONI KWANTITATTIVA TAL-AVAILABLE._x000D_ _x000D_ Fis-sottoproġett tal-UCLM aħna ser niffukaw fuq is-subobjettivi CORRESPONDIENT LILL-LEARNING eskalabbli tal-MGPS, bħala ĠENERALI KIF ŻVILUPPAT GĦALL-ISTANDARD TAL-KLASIFIKAZZJONI U L-ISTANDAZZJONIJIET TIEGĦEK U IMPLIMENTAZZJONI TIEGĦEK FIL-MapReduce (APACHE SPARK) Paradigma (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLÀ. (Maltese)
18 August 2022
0 references
VARBŪTĒJI GRAFISKIE MODEĻI (MGP) PĒDĒJO GADU LAIKĀ IR IEVĒROJAMI ATTĪSTĪJUŠIES, UN TIE IR PARĀDĪJUŠI SAVU VALIAMENTU KĀ INSTRUMENTUS NENOTEIKTĪBAS NOVĒRŠANAI TĀDĀS DISCIPLĪNĀS KĀ MĀKSLĪGAIS INTELEKTS UN STATISTIKA. PAŠLAIK LIELA UZMANĪBA TIEK PIEVĒRSTA MGP IZMANTOŠANAI DATIZRACES UZDEVUMOS, JO ĪPAŠI SITUĀCIJĀS, KAD IEJAUCAS NENOTEIKTĪBA. GREAT DESAFIUM NOW consises Atļaujot savu EFICIENT FUNCTIONING kontekstos BIG DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ PRINCIPLE OBJECTIVE of THIS PROJECT CONSIDERATION To Genery A Junt of mential DEVELOPMENTS in the AREAS MGPS and ANALISIS escalable DATA, pienācīgi finansēti un INNOVATIVE AS INCORPORATE GALLERY OF TOOLY FOR Masivo DATA TREATMENT. VIENS NO ŠIEM KONTEKSTIEM IR DOKUMENTU KRĀJUMU ANALĪZE UN TO TURPMĀKA IZMANTOŠANA, KO LIETOTĀJI IZMANTO, LAI EFEKTĪVI UN LIETDERĪGI RISINĀTU INFORMĀCIJAS VAJADZĪBAS. PAŠLAIK ŠIE TEKSTA AVOTI MĒDZ BŪT LIELI, BET TIE ARĪ NEPĀRTRAUKTI AUG, UN TO ĀRSTĒŠANA UN ANALĪZE MĒROGOJAMĀ VEIDĀ IR IZAICINĀJUMS. PROJEKTA MĒRĶIS IR SAVSTARPĒJI PAPILDINOŠĀ VEIDĀ IZSTRĀDĀT PROGRAMMATŪRAS RĪKUS, KAS NEPIECIEŠAMI, LAI ŠĪS METODOLOĢISKĀS IZMAIŅAS PIEMĒROTU REĀLĀM PROBLĒMĀM. TĀDĒJĀDI ŠĀ PROJEKTA MĒRĶIS IR DIVĒJĀDS: Jaunu ZINĀŠANAS ZINĀŠANAS KVALITĀTES DATUMU KVALITĀTES AIZSARDZĪBA UN Atļaujot TECHNOLOGICAL TRANSFERENCE LIETOŠANAS PRODUKTS._x000D_ _x000D_ _x000D_ ĪPAŠI PROJEKTS RESULTES var klasificēt trīs kategorijās:_x000D_ _x000D_ MGPS UN LIETOŠANAS MODELI. MGP MĀCĪBU ALGORITMI TIKS IZSTRĀDĀTI VIENMĒR, ŅEMOT VĒRĀ NEPIECIEŠAMĪBU NODROŠINĀT TIEM DARBĪBAS SPĒJAS LIELO DATU VIDĒ. Attiecībā uz lietotāju modeļiem, mēs pētīsim veidus, kā analizēt lieliskas DOCUMENTAL COLLECTIONS INTENTIFIKĀTS Perfiles of INTEREST, Afinity, IN PERSONS ASOCIED TO DOCUMENTS._x000D_ KLASIFIKĀCIJA BASED in MGPS. RUNA IR ARĪ PAR MĀCĪŠANOS NO DATIEM, BET MODEĻIEM, KAS TIKS IZMANTOTI, LAI KLASIFICĒTU JAUNUS DATUS. ŠAJĀ IEDAĻĀ TIKS IZSTRĀDĀTI JAUNI ALGORITMI, PAMATOJOTIES UZ A) MGP KOPUMIEM; NESTANDARTA KLASIFIKĀCIJAS PROBLĒMAS; C) ŅEMOT VĒRĀ MĀCĪŠANOS NO PŪĻA PARADIGMAS; Un D) no Bayesian tīkliem orientēt uz KLASSIFIKĀCIJA UN REGRESION._x000D_ secinājums MGPS. ŠAJĀ NOLŪKĀ TIKS IZSTRĀDĀTI SECINOŠI ALGORITMI, LAI: HIBRĪDA STACIONĀRIE TĪKLI; DINAMISKIE TĪKLI; MODEĻI AR NESKAIDRU VARBŪTĪBU; D) ŅEMOT VĒRĀ MAPREDUCE PARADIGMU; Un (E) APLIECINOT DATU STRUCTURES INFORMĀCIJAS INFORMĀCIJAS._x000D_ _x000D_ _x000D_ UCLM apakšprojektā mēs koncentrēsimies uz apakšmērķiem CORRESPONDIENT uz MGPS eskalējamo LEARNING, kā ĢENERAL AS DEVELOPED KLASIFIKĀCIJAS STANDARDS UN NESTANDING UN JŪS ĪSTENOŠANAS MapReduce (APACHE SPARK) Paradigma (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLY. (Latvian)
18 August 2022
0 references
PRAVDEPODOBNÉ GRAFICKÉ MODELY (MGP) PREŠLI ZA POSLEDNÝCH NIEKOĽKO ROKOV POZORUHODNÝM VÝVOJOM A PREUKÁZALI SVOJE VALIAMENT AKO NÁSTROJE NA RIEŠENIE NEISTOTY V DISCIPLÍNACH, AKO JE UMELÁ INTELIGENCIA A ŠTATISTIKA. V SÚČASNOSTI SA VEĽKÁ POZORNOSŤ VENUJE VYUŽÍVANIU MGP PRI ŤAŽBE ÚDAJOV, NAJMÄ V SITUÁCIÁCH, KEĎ ZASAHUJE NEISTOTA. Veľký DESAFIUM TERAZ pozostáva z toho, že umožňuje VAŠEJ ÚČINNOSTI V kontexte veľkého DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ PRINCIPLE OBJECTÍM TOMTO PROJEKTNEJ CONSIDERÁCIE K Generácii Junta mential DEVELOPMENTS v REAS MGPS a ANALISIS escalable of DATA, riadne fundamentované a úprimné, ako INCORPORATE GALLERY TOOLS pre Masivo ÚDAJE TREATMENT. JEDNÝM Z TÝCHTO SÚVISLOSTÍ JE ANALÝZA DOKUMENTÁRNYCH ZBIEROK A ICH NÁSLEDNÉ VYUŽÍVANIE POUŽÍVATEĽMI NA EFEKTÍVNE A EFEKTÍVNE RIEŠENIE INFORMAČNÝCH POTRIEB. V SÚČASNOSTI MAJÚ TIETO TEXTOVÉ ZDROJE TENDENCIU BYŤ VEĽKÉ, ALE TIEŽ NEUSTÁLE RASTÚ A ICH LIEČBA A ANALÝZA ŠKÁLOVATEĽNÝM SPÔSOBOM JE VÝZVOU. DOPLNKOVÝM SPÔSOBOM SA PROJEKT ZAMERIAVA NA VYTVORENIE SOFTVÉROVÝCH NÁSTROJOV POTREBNÝCH NA UPLATŇOVANIE TOHTO METODICKÉHO VÝVOJA NA SKUTOČNÉ PROBLÉMY. TÝMTO SPÔSOBOM JE ÚČEL TOHTO PROJEKTU DVOJAKÝ: Generácia NOVÝCH známych VYSOKÝCH SCIENTIFICKÝCH KVALITY DATE ANALYTICKÝCH CHANGE A umožňujúcich TECHNOLOGICKÉ TRANSFERENČNÉ POUŽITIE VÝROBKU SOFTWARE._x000D_ _x000D_ _x000D_ SPERED PROJECT RESULTS možno zaradiť do troch kategórií:_x000D_ _x000D_ LEARNING OF MGPS AND USER MODELS. VZDELÁVACIE ALGORITMY MGP BUDÚ NAVRHNUTÉ VŽDY S PRIHLIADNUTÍM NA POTREBU POSKYTNÚŤ IM PREVÁDZKOVÚ KAPACITU V PROSTREDÍ VEĽKÝCH DÁT. V prípade užívateľských modelov preskúmame spôsoby, ako analyzovať veľké DOKUMENTÁLNE KOLEKCIE na INTENTIFICATE Perfiles of INTEREST, POUŽITIE, afinity, V ERZONS ASSOCIED DOKUMENTY._x000D_ KLASIFIKÁCIA BASED IN MGPS. IDE TIEŽ O UČENIE SA Z ÚDAJOV, ALE MODELY, KTORÉ SA POUŽIJÚ NA KLASIFIKÁCIU NOVÝCH ÚDAJOV. V TEJTO ČASTI SA VYVINÚ NOVÉ ALGORITMY ZALOŽENÉ NA A) SÚBOROCH MGP; PROBLÉMY S NEŠTANDARDNOU KLASIFIKÁCIOU; C) S OHĽADOM NA UČENIE SA Z DAVU PARADIGMY; A d) z Bayesian sietí orientovať na CLASSIFICATION A REGRESION._x000D_ záver v MGPS. V TOMTO CIELI SA VYVINÚ INDUKČNÉ ALGORITMY S CIEĽOM: HYBRIDNÉ STATICKÉ SIETE; DYNAMICKÉ SIETE; MODELY S VÁGNYMI PRAVDEPODOBNOSŤAMI; D) VZHĽADOM NA MAPREDUCE PARADIGMA; A (E) KONŠTATUJÚC INFLUENCIE DATA STRUCTURES, ktoré sa používajú na spracovanie AVAILABLE QUANTITATIVE INFORMÁCIE._x000D_ _x000D_ V podprojekte UCLM sa zameriame na čiastkové ciele CORRESPONDIENT k eskalovateľnému LEARNING OF MGPS, GENERAL AS DEVELOPED TO CLASIFIKÁCIA ŠTANDARD A NIE ŠTANDING A VAŠE VYŠETLIVOSTI na mapeZníženie (APACHE SPARK) Paradigma (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLY. (Slovak)
18 August 2022
0 references
TÁ FORBAIRT SHUNTASACH DÉANTA AR SHAMHLACHA GRAFACHA PROBABILISTICE (MGPS) LE BLIANTA BEAGA ANUAS AGUS TÁ SÉ LÉIRITHE ACU MAR UIRLISÍ CHUN DÉILEÁIL LE HÉIGINNTEACHT I NDISCIPLÍNÍ AMHAIL INTLEACHT SHAORGA AGUS STAITISTICÍ. FAOI LÁTHAIR TÁ AN-AIRD Á TABHAIRT AR ÚSÁID MGPS I DTASCANNA MIANADÓIREACHTA SONRAÍ, GO HÁIRITHE I GCÁSANNA INA DTARLAÍONN ÉIGINNTEACHT. Déanann an DESAFIUM GNÍOMHAÍOCHT A DHÉANAMH _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _X000D_ _x000D_ _x000D_ _X000D_ _X000D_ _KINCIPLE AN RÉIGIÚNIÚ AN RÉIGIÚNIÚ A GHNÍOMHAÍOCHTA A GHNÓISIÚNTA DATA. formhuinithe agus neamhdhíobhálach maidir le cothabháil a dhéanamh ar Ghailearaí na dTíoltóirí le haghaidh Laghdaithe Masivo DATA. CEANN DE NA COMHTHÉACSANNA SIN IS EA ANAILÍS A DHÉANAMH AR BHAILIÚCHÁIN DHOICIMÉADACHA AGUS AN ÚSÁID A BHAINEANN ÚSÁIDEOIRÍ ASTU INA DHIAIDH SIN CHUN RIACHTANAIS FAISNÉISE A RÉITEACH GO HÉIFEACHTACH AGUS GO HÉIFEACHTÚIL. FAOI LÁTHAIR, IS GNÁCH GO MBÍONN NA FOINSÍ TÉACSÚLA SEO MÓR ACH FÁSANN SIAD GO LEANÚNACH FREISIN, AGUS IS DÚSHLÁN IAD A GCÓIREÁIL AGUS A N-ANAILÍS AR BHEALACH INSCÁLAITHE. AR BHEALACH COMHLÁNTACH, TÁ SÉ MAR AIDHM AG AN TIONSCADAL NA HUIRLISÍ BOGEARRAÍ IS GÁ A THÁIRGEADH CHUN NA FORBAIRTÍ MODHEOLAÍOCHTA SEO A CHUR I BHFEIDHM AR FHÍORFHADHBANNA. AR AN MBEALACH SEO, TÁ DHÁ CHUSPÓIR AG AN TIONSCADAL SEO: Is féidir RESULTS _x000D_ _x000D_ SPERED PROJECT RESULTS a aicmiú i dtrí chatagóir:_x000D_ LEARNACH MODELS._x000D_ _x000D_ PROJECT RESULTS._x000D_ LEARNÚ OF MGPS AGUS MODELS USER. DÉANFAR ALGARTAIM FOGHLAMA MGPS A DHEARADH I GCÓNAÍ AG CUR SAN ÁIREAMH AN GÁ ATÁ LE CUMAS OIBRIÚCHÁIN A SHOLÁTHAR DÓIBH I DTIMPEALLACHTAÍ MÓRSHONRAÍ. I gcás samhlacha úsáideora, déanfaimid staidéar ar bhealaí chun anailís a dhéanamh ar COLLECTIONS DOCUMENTAL mór chun perfiles INTENTIFICATE OF INTEREST, ÚSÁID, Aifreann, I DUINE LE DOCUMENTS._x000D_ clasification BASED IN MGPS. BAINEANN SÉ FREISIN LE FOGHLAIM Ó SHONRAÍ, ACH SAMHLACHA A ÚSÁIDFEAR CHUN SONRAÍ NUA A AICMIÚ. FORBRÓIDH AN ROINN SEO ALGARTAIM NUA BUNAITHE AR (A) TACAIR DE MGPS; FADHBANNA NEAMHCHAIGHDEÁNACHA AICMITHE; CÉ GURBH IAD AVONDALE ROGHA NA COITIANTA THÁINIG BUACHAILLÍ GCM LE PLEAN AGUS CHUIREADAR I BHFEIDHM É. Agus D) ó líonraí Bayesian dírithe ar CLASSIFICATION AGUS REGRESION._x000D_ IN FERENCE IN MGPS. SA CHUSPÓIR SIN, FORBRÓFAR ALGARTAIM TÁTAIL CHUN: LÍONTA ÉIGHNÍOMHACHA HIBRIDEACHA; LÍONRAÍ DINIMICIÚLA; SAMHLACHA A BHFUIL DÓCHÚLACHTAÍ DOILÉIRE ACU; AN PARAIDÍM MAPREDUCE A BHREITHNIÚ; Agus (E) Áireamh LUACHAS STRUCTURES DATA a úsáidtear chun déileáil leis an eolas AVAILABATIVE._x000D_ _x000D_ I bhfothionscadal UCLM, díreoidh muid ar na fo-chuspóirí a bheidh i gceist maidir le cothabháil ESCALABLE MGPS, mar GINEARÁLTA MAIDIR LE STANDARDÚ AGUS NACH STIÚRTHÓIREACHT AGUS DHÉANAMH I gCiste Forbartha an Mhalaeisia (APACHE SPARK) (APACHE SPARK). (Irish)
18 August 2022
0 references
PRAVDĚPODOBNOSTNÍ GRAFICKÉ MODELY PROŠLY V POSLEDNÍCH NĚKOLIKA LETECH POZORUHODNÝM VÝVOJEM A UKÁZALY SVÉ VALIAMENT JAKO NÁSTROJE PRO ŘEŠENÍ NEJISTOTY V OBORECH, JAKO JE UMĚLÁ INTELIGENCE A STATISTIKA. V SOUČASNÉ DOBĚ JE VELKÁ POZORNOST VĚNOVÁNA VYUŽÍVÁNÍ MGP PŘI VYTĚŽOVÁNÍ DAT, ZEJMÉNA V SITUACÍCH, KDY NEJISTOTA ZASAHUJE. GREAT DESAFIUM TEĎ se sdružuje s povolením VAŠÍHO FUNCIENTNÍHO FUNCTIONING v kontextu velkého DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ PRINCIPLE OBCHODNÍ OBCHODY TÉHO PŘÍPRAVY K PŘÍSLUŠNOSTI PŘÍSLUŠNÝCH PROJEKTŮ K PŘÍSLUŠNOSTI MĚNICKÝCH DEVELOPMENTŮ V VÝROBKÝCH MGPS a ANALIZI stupňujících se DATA, svědomitě fundamented and INNOVATIVE AS to INCORPORATE the GALLERY OF TOOLS FOR Masivo DATA TREATMENT. JEDNÍM Z TĚCHTO SOUVISLOSTÍ JE ANALÝZA DOKUMENTÁRNÍCH SBÍREK A JEJICH NÁSLEDNÉ VYUŽITÍ UŽIVATELI K EFEKTIVNÍMU A EFEKTIVNÍMU ŘEŠENÍ INFORMAČNÍCH POTŘEB. V SOUČASNÉ DOBĚ MAJÍ TYTO TEXTOVÉ ZDROJE TENDENCI BÝT VELKÉ, ALE TAKÉ NEUSTÁLE ROSTOU, A JEJICH LÉČBA A ANALÝZA ŠKÁLOVATELNÝM ZPŮSOBEM JE VÝZVOU. CÍLEM PROJEKTU JE DOPLŇKOVÝM ZPŮSOBEM VYTVOŘIT SOFTWAROVÉ NÁSTROJE NEZBYTNÉ PRO UPLATNĚNÍ TOHOTO METODICKÉHO VÝVOJE NA SKUTEČNÉ PROBLÉMY. TÍMTO ZPŮSOBEM JE ÚČEL TOHOTO PROJEKTU DVOJÍ: Generování NOVÉHO poznání VYSOKÉHO SCIENTIFICKÉHO KVALITA DATE A povolení TECHNOLOGICKÉ TRANSFERENCE POUŽITÍ PRODUCED SOFTWARE._x000D_ _x000D_ _x000D_ SPERED PROJECT RESULTS mohou být zařazeny do tří kategorií:_x000D_ _x000D_ LEARNING OF MGPS A USER MODELS. ALGORITMY UČENÍ MGP BUDOU VŽDY NAVRŽENY S OHLEDEM NA POTŘEBU POSKYTNOUT JIM PROVOZNÍ KAPACITU V PROSTŘEDÍCH DAT VELKÉHO OBJEMU. V případě uživatelských modelů budeme zkoumat způsoby analýzy velkých DOCUMENTAL COLLECTIONS to INTENTIFICATE Perfiles OF INTEREST, USE, afinity, IN OSONS ASSOCIED TO DOCUMENTS._x000D_ CLASIFICATION BASED IN MGPS. JDE TAKÉ O UČENÍ SE Z ÚDAJŮ, ALE O MODELY, KTERÉ BUDOU POUŽITY PRO KLASIFIKACI NOVÝCH ÚDAJŮ. TENTO ODDÍL BUDE VYVÍJET NOVÉ ALGORITMY ZALOŽENÉ NA A) SOUBORECH MGP; NESTANDARDNÍ PROBLÉMY S KLASIFIKACÍ; C) S OHLEDEM NA POUČENÍ Z DAVŮ PARADIGMATU; A D) z Bayesovských sítí orientovat na KLASSIFICATION A REGRESION._x000D_ závěry v MGPS. V TOMTO CÍLI BUDOU VYPRACOVÁNY INFERENČNÍ ALGORITMY PRO: HYBRIDNÍ PEVNÉ SÍTĚ; DYNAMICKÉ SÍTĚ; MODELY S VÁGNÍMI PRAVDĚPODOBNOSTMI; D) VZHLEDEM K PARADIGMATU MAPREDUCE; A (E) KONSTATUJÍCÍ INFLUENCE DATA STRUCTURŮ, které se používají k nakládání s dostupnými QUANTITATIVními informacemi._x000D_ _x000D_ V dílčím projektu UCLM se zaměříme na dílčí cíle CORRESPONDIENT K eskalovatelnému zjištění MGPS, jak se obecně liší od klasifikačního STANDARDA NENÍ STANDING A Vaše IMPLEMENTACE v MapReduce (APACHE SPARK) Paradigma (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLY. (Czech)
18 August 2022
0 references
Os MODELOS GRÁFICOS PROBABILÍSTICOS (MGPS) sofreram um desenvolvimento notável ao longo dos últimos anos e têm mostrado o seu valor como instrumentos para lidar com a impertinência em discriminações como a inteligência artificial e as estatísticas. Presentemente, está a ser prestada muita atenção à utilização de MGPS em tarefas de mineração de dados, especialmente em situações em que intervém de forma irregular. The GREAT DESAFIUM NOW CONSISES IN PERMITING YOUR EFICIENT FUNCTIONING IN CONTEXTS OF BIG DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ THE PRINCIPLE OBJECTIVE OF THIS PROJECT CONSIDERATION TO GENERY A JUNT OF MENTIAL DEVELOPMENTS IN THE AREAS MGPS AND ANALISIS ESCALABLE OF DATA, SUFICIENTLY FUNDAMENTED AND INNOVATIVE AS TO INCORPORATE THE GALLERY OF TOOLS FOR MASIVO DATA TREATMENT. Um destes contextos é a análise das recolhas documentais e a sua posterior utilização pelos utilizadores para resolver as necessidades de informação de forma eficaz e eficiente. Atualmente, estas fontes TEXTUAIS tendem a ser grandes, mas também crescem continuamente, e seu tratamento e análise de uma forma escalável é um desafio. A título complementar, o projecto destina-se a produzir as ferramentas informáticas necessárias para a aplicação destes desenvolvimentos metodológicos a problemas reais. Desta forma, o objetivo deste projeto é duplo: Geração de NOVO CONHECIMENTO DE ALTA QUALIDADE CIENTÍFICA DATA ALTERAÇÕES ANALÍTICAS E AUTORIZAÇÃO DE UTILIZAÇÃO TECNOLÓGICA DE SOFTWARE PRODUZIDO._x000D_ _x000D_ RESULTADOS DE PROJETOS PERFURADOS podem ser classificados em três categorias:_x000D_ _x000D_ APRENDIZAGEM DE MGPS E MODELOS DE UTILIZADOR. Os ALGORITMOS DE APRENDIZAGEM DE MGPS SERÃO CONCEBIDOS SEMPRE TENDO EM CONTA A NECESSIDADE DE FORNECER-lhes CAPACIDADE DE FUNCIONAMENTO EM AMBIENTES DE GRANDE DADOS. No caso dos modelos de utilizador, estudaremos formas de analisar grandes COLEÇÕES DOCUMENTAIS para INTENTIFICAR PERFIS DE INTERESSE, UTILIZAÇÃO, AFINIDADE, EM PESSOAS ASSOCIADAS A DOCUMENTOS._x000D_ CLASIFICAÇÃO BASEADA EM MGPS. É também sobre aprender com os dados, mas os modelos que serão utilizados para classificar novos dados. A PRESENTE SECÇÃO DESENVOLVERÁ NOVOS ALGORITOS COM BASE EM (A) SETES DE MGPS; PROBLEMAS DE CLASSIFICAÇÃO NÃO NORMALIZADOS; C) CONSIDERANDO A APRENDIZAGEM DO PARADIGM DAS CRUZES; E D) das redes Bayesianas ORIENTAM-SE À CLASSIFICAÇÃO E REGRESÃO._x000D_ INFERÊNCIA EM MGPS. NESTE OBJETIVO, OS ALGORÍTIMOS DE INFERÊNCIA SERÃO DESENVOLVIDOS PARA: NETS ESTÁTICOS HÍBRIDOS; REDES DINÂMICAS; MODELOS COM PROBABILIDADES DE VAGUE; D) CONSIDERANDO O PARÁDIGO MAPREDUZIDO; And (E) CONSIDERING THE INFLUENCE OF DATA STRUCTURES used to handle the AVAILABLE QUANTITATIVE INFORMATION._x000D_ _x000D_ IN THE UCLM sub-project we will focus on the sub-objectives CORRESPONDIENT TO THE ESCALABLE LEARNING OF MGPS, as GENERAL AS DEVELOPED TO CLASIFICATION STANDARD AND NOT STANDING AND YOUR IMPLEMENTATIONS IN THE MapReduce (APACHE SPARK) PARADIGMA (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLY. (Portuguese)
18 August 2022
0 references
TÕENÄOSUSLIKUD GRAAFILISED MUDELID ON VIIMASTEL AASTATEL MÄRKIMISVÄÄRSELT ARENENUD NING ON NÄIDANUD, ET NENDE VALIAMENT ON VAHEND EBAKINDLUSEGA TEGELEMISEKS SELLISTES VALDKONDADES NAGU TEHISINTELLEKT JA STATISTIKA. PRAEGU PÖÖRATAKSE SUURT TÄHELEPANU MGPDE KASUTAMISELE ANDMEKAEVE ÜLESANNETES, ERITI OLUKORDADES, KUS ESINEB EBAKINDLUST. GREAT DESAFIUM KÄESOLEVA KÄESOLEVA KOOSTÖÖ KOHUSTUSLIK KOHTUASI TÄHELEPANU VÕTNUD VÄLJA VÄLJA VÄLJA VÄLJA VÄLJA VÄLJA VÄLJA VÄLJA VÄLJA VÄLJA VÄLJA JA ANALISISE TÄHELEPANU TÄHELEPANU VÕTNUD TÄHELEPANU, piisavalt fundamenteeritud JA INNOVATIVE KASUTATAVAD KOHUSTUSED TOOLide GALLERY OF TOOLS FOR Masivo DATA TREATMENT. ÜKS SELLINE KONTEKST ON DOKUMENDIKOGUDE ANALÜÜS JA NENDE HILISEM KASUTAMINE KASUTAJATE POOLT TEABEVAJADUSTE TULEMUSLIKUKS JA TÕHUSAKS LAHENDAMISEKS. PRAEGU ON NEED TEKSTIALLIKAD ENAMASTI SUURED, KUID NAD KASVAVAD KA PIDEVALT NING NENDE RAVI JA ANALÜÜS ON VÄLJAKUTSE. PROJEKTI EESMÄRK ON TÄIENDAVALT TOOTA TARKVARAVAHENDEID, MIS ON VAJALIKUD NENDE METODOLOOGILISTE ARENGUTE RAKENDAMISEKS TEGELIKE PROBLEEMIDE LAHENDAMISEL. SEL VIISIL ON PROJEKTIL KAKS EESMÄRKI: Uue põlvkonna tuntud HIGHTE SCIENTIFIC QUALITY DATE ANALYTICAL CHANGE JA Lubades TECHNOLOGICAL TRANSFERENCE USE KASUTATAVAD SOFTWARE._x000D_ _x000D_ SPERED PROJECT tulemused võib liigitada kolme kategooriasse:_x000D_ _x000D_ LEARNING of MGPS JA KASUTUSED MODELSID. MGPDE ÕPPEALGORITMID TÖÖTATAKSE VÄLJA, VÕTTES ALATI ARVESSE VAJADUST TAGADA NEILE SUURANDMETE KESKKONDADES TÖÖVÕIME. Kasutajamudelite puhul uurime võimalusi, kuidas analüüsida suurepäraseid DOKUMENTALUD KOLLEKTSIOONID INTENTIFICATE Perfiles of INTEREST, USE, afinity, IN PERSONID ASSOCIED DOCUMENTS._x000D_ CLASIFICATION BASED IN MGPS. SEE PUUDUTAB KA ANDMETEST ÕPPIMIST, KUID MUDELEID, MIDA KASUTATAKSE UUTE ANDMETE LIIGITAMISEKS. SELLES OSAS TÖÖTATAKSE VÄLJA UUED ALGORITMID, MIS PÕHINEVAD A) MGPDE KOGUMITEL; MITTESTANDARDSED KLASSIFIKATSIOONIPROBLEEMID; C) VÕTTES ARVESSE RAHVAHULGA PARADIGMAT; Ja d) alates Bayesian võrgud orienteeritud KLASSIFIKATSIOON JA REGRESION._x000D_ järeldada MGPS. SELLE EESMÄRGI SAAVUTAMISEKS TÖÖTATAKSE VÄLJA ALGORITMID, ET: HÜBRIIDSED PASSIIVVÕRGUD; DÜNAAMILISED VÕRGUD; EBAMÄÄRASE TÕENÄOSUSEGA MUDELID; D) VÕTTES ARVESSE MAPREDUCE PARADIGMAT; Ja (e) AVAILABLE QUANTITATIVE INFORMATION._x000D_ _x000D_ _x000D_ UCLM-i allprojektis keskendume alameesmärkidele, mida kasutatakse MGPSide eskaleeritavate LEARNINGUDELE, nagu ÜLDISTATAVAD KLASIFIKATSIOONID JA MITTE NIMETUSED MapReduce (APACHE SPARK) Paradigma (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLY. (Estonian)
18 August 2022
0 references
A VALÓSZÍNŰSÉGI GRAFIKAI MODELLEK (MGP-K) FIGYELEMREMÉLTÓ FEJLŐDÉSEN MENTEK KERESZTÜL AZ ELMÚLT ÉVEKBEN, ÉS MEGMUTATTÁK, HOGY VALIAMENT-ÜK OLYAN ESZKÖZÖK, AMELYEK A TUDOMÁNYÁGAK, PÉLDÁUL A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ÉS A STATISZTIKÁK BIZONYTALANSÁGÁNAK KEZELÉSÉRE SZOLGÁLNAK. JELENLEG NAGY FIGYELMET FORDÍTANAK AZ MGP-K ADATBÁNYÁSZATI FELADATOKBAN VALÓ FELHASZNÁLÁSÁRA, KÜLÖNÖSEN OLYAN HELYZETEKBEN, AMIKOR BIZONYTALANSÁGOK MERÜLNEK FEL. A GREAT DESAFIUM MOST Konzultációja A BIG DATA kontextusában A BIG DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ A PRINCIPLE OBJECT IRÁNYELV AZ ADATOK ÉS ANALISIS ADATOK gerjedt JEJTÉSÉRE, a Masivo DATA KEZELÉSÉNEK KÖVETKEZTETÉSÉNEK KÖVETKEZTETÉSÉNEK KÖVETKEZTETÉSÉNEK. AZ EGYIK ILYEN KONTEXTUS A DOKUMENTUMGYŰJTEMÉNYEK ELEMZÉSE ÉS A FELHASZNÁLÓK ÁLTALI KÉSŐBBI FELHASZNÁLÁSUK AZ INFORMÁCIÓIGÉNYEK HATÉKONY ÉS EREDMÉNYES MEGOLDÁSA ÉRDEKÉBEN. JELENLEG EZEK A SZÖVEGES FORRÁSOK ÁLTALÁBAN NAGYOK, DE FOLYAMATOSAN NŐNEK IS, ÉS A KEZELÉSÜK ÉS ELEMZÉSÜK SKÁLÁZHATÓ MÓDON KIHÍVÁST JELENT. A PROJEKT CÉLJA, HOGY KIEGÉSZÍTSE A MÓDSZERTANI FEJLESZTÉSEK VALÓS PROBLÉMÁKRA TÖRTÉNŐ ALKALMAZÁSÁHOZ SZÜKSÉGES SZOFTVERESZKÖZÖKET. ILY MÓDON A PROJEKT CÉLJA KETTŐS: A TERMÉKES SZOFTWARE._x000D_ _x000D_ SPERED PROJECT-Eredmények új ismerete három kategóriába sorolható:_x000D_ _x000D_ SPERED PROJECT EREDMÉNYEK:_x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ MGPS LEARNING of MGPS ÉS FELHASZNÁLÓ MODELS. AZ MGP-K TANULÁSI ALGORITMUSAIT MINDIG FIGYELEMBE KELL VENNI, HOGY A NAGY ADATHALMAZOK KÖRNYEZETÉBEN MŰKÖDÉSI KAPACITÁST KELL BIZTOSÍTANI SZÁMUKRA. A felhasználói modellek esetében tanulmányozzuk a nagy DOCUMENTAL COLLECTIONS elemzési módjait az INTEREST, USE, a végtelenség, a DOKUMENTUMokba tartozó személyek számára._x000D_ CLASIFICATION BASED IN MGPS. AZ ADATOKBÓL VALÓ TANULÁSRÓL IS SZÓL, DE AZ ÚJ ADATOK OSZTÁLYOZÁSÁRA HASZNÁLT MODELLEKRŐL IS. EZ A SZAKASZ ÚJ ALGORITMUSOKAT DOLGOZ KI, AMELYEK A) AZ MGP-K KÉSZLETEIN ALAPULNAK; NEM SZABVÁNYOS OSZTÁLYOZÁSI PROBLÉMÁK; C) FIGYELEMBE VÉVE A TÖMEG PARADIGMÁJÁT; És D) a Bayes-hálózatoktól a CLASSIFIKATION ÉS REGRESION felé._x000D_ következtetés az MGPS-ben. EBBEN A CÉLKITŰZÉSBEN KÖVETKEZTETÉSI ALGORITMUSOK KERÜLNEK KIDOLGOZÁSRA AZ ALÁBBIAK ÉRDEKÉBEN: HIBRID STATIKUS HÁLÓK; DINAMIKUS HÁLÓZATOK; HOMÁLYOS VALÓSZÍNŰSÉGŰ MODELLEK; D) FIGYELEMBE VÉVE A MAPREDUCE PARADIGMÁT; És E) az AVAILABLE QUANTITATIVE INFORMATION._x000D_ _x000D_ az UCLM alprojektben használt ADATOK INFORMÁCIÓK kezelésére használt ADATSZABÁLYOK FEJEZETÉNEK TUDOMÁSUL VÉVE az MGPS eszkalálható LEARNING-hez kapcsolódó alcélkitűzéseket, ahogy az ÁLTALÁNOS SZOLGÁLTATÁSOK ÉS NEM VÉGREHAJTÁSOK A térképenCsökkentse (APACHE SPARK) Paradigma (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLY. (Hungarian)
18 August 2022
0 references
ВЕРОЯТНОСТНИТЕ ГРАФИЧНИ МОДЕЛИ (MGP) ПРЕТЪРПЯХА ЗАБЕЛЕЖИТЕЛНО РАЗВИТИЕ ПРЕЗ ПОСЛЕДНИТЕ НЯКОЛКО ГОДИНИ И ПОКАЗАХА СВОЯТА VALIAMENT КАТО ИНСТРУМЕНТИ ЗА СПРАВЯНЕ С НЕСИГУРНОСТТА В ДИСЦИПЛИНИ КАТО ИЗКУСТВЕНИЯ ИНТЕЛЕКТ И СТАТИСТИКАТА. ПОНАСТОЯЩЕМ СЕ ОБРЪЩА МНОГО ВНИМАНИЕ НА ИЗПОЛЗВАНЕТО НА MGP В ЗАДАЧИ, СВЪРЗАНИ С ИЗВЛИЧАНЕТО НА ДАННИ, ОСОБЕНО В СИТУАЦИИ, В КОИТО СЕ НАМЕСВА НЕСИГУРНОСТ. Големият десафиум сега се състои в това да позволите на Вашето EFICIENT FUNCTIONING В контекста на големи DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ PRINCIPLE OBJECT OF THIS PROJECT CONSIDERATION to Genery A Junt of mential DEVELOPMENTS In the AREAS MGPS И ANALISIS escalable OF DATA, достатъчно фундаментално и инновативно, за да се впишат в галерията на TOOLS за Masivo DATA TREATMENT. ЕДИН ОТ ТЕЗИ КОНТЕКСТИ Е АНАЛИЗЪТ НА ДОКУМЕНТАЛНИТЕ КОЛЕКЦИИ И ПОСЛЕДВАЩОТО ИМ ИЗПОЛЗВАНЕ ОТ ПОТРЕБИТЕЛИТЕ ЗА ЕФЕКТИВНО И ЕФИКАСНО РЕШАВАНЕ НА НУЖДИТЕ ОТ ИНФОРМАЦИЯ. ПОНАСТОЯЩЕМ ТЕЗИ ТЕКСТОВИ ИЗТОЧНИЦИ ОБИКНОВЕНО СА ГОЛЕМИ, НО СЪЩО ТАКА НАРАСТВАТ НЕПРЕКЪСНАТО, А ТЯХНОТО ТРЕТИРАНЕ И АНАЛИЗ ПО МАЩАБЕН НАЧИН Е ПРЕДИЗВИКАТЕЛСТВО. В ДОПЪЛНЕНИЕ ПРОЕКТЪТ ИМА ЗА ЦЕЛ ДА СЪЗДАДЕ СОФТУЕРНИТЕ ИНСТРУМЕНТИ, НЕОБХОДИМИ ЗА ПРИЛАГАНЕТО НА ТЕЗИ МЕТОДОЛОГИЧНИ РАЗРАБОТКИ КЪМ РЕАЛНИ ПРОБЛЕМИ. ПО ТОЗИ НАЧИН ЦЕЛТА НА ТОЗИ ПРОЕКТ Е ДВОЙНА: Генерирането НА НОВИ ИЗИСКВАНИЯ НА ТЕХНОЛОГИЧНИТЕ ТРАНСПОРТНИ ВЪПРОСИ НА ВЪЗЛОЖИТЕЛНОТО ОБРАЗОВАНИЕ НА ВЪЗЛОЖИТЕЛЯ И ТЕХНОЛОГИЧНИТЕ ТРАНСПОРТНИ ПОТВЪРЖДАВАНЕ НА ПРОДУКТИ._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ ПОТРЕБИТЕЛИТЕ НА ПОДКРЕПА И ПОТРЕБИТЕЛИТЕ могат да се класифицират в три категории:_x000D_ _x000D_ ОПРЕДЕЛЕНИЕ НА СУЗВИТЕЛИТЕ И ПОДОВЕРИТЕЛИТЕ НА ПОТРЕБИТЕЛИТЕ. АЛГОРИТМИТЕ ЗА УЧЕНЕ НА MGP ЩЕ БЪДАТ ПРОЕКТИРАНИ ВИНАГИ, КАТО СЕ ОТЧИТА НЕОБХОДИМОСТТА ДА ИМ СЕ ОСИГУРИ ОПЕРАТИВЕН КАПАЦИТЕТ В СРЕДА С ГОЛЕМИ ИНФОРМАЦИОННИ МАСИВИ. В случай на потребителски модели, ние ще проучим начини за анализиране на големи ДОКУМЕНТНИ КОЛЕКЦИИ за ИННТЕНТИФИКАТни профили на ИНТЕРЕС, ПОТРЕБИТЕЛЯ, Афинити, В ДОКУМЕНТИ._x000D_ CLASIFICATION BASED IN MGPS. СТАВА ВЪПРОС И ЗА ИЗВЛИЧАНЕ НА ПОУКИ ОТ ДАННИТЕ, НО И ЗА МОДЕЛИ, КОИТО ЩЕ СЕ ИЗПОЛЗВАТ ЗА КЛАСИФИЦИРАНЕ НА НОВИ ДАННИ. В ТОЗИ РАЗДЕЛ ЩЕ БЪДАТ РАЗРАБОТЕНИ НОВИ АЛГОРИТМИ ВЪЗ ОСНОВА НА А) НАБОРИ ОТ MGP; ПРОБЛЕМИ С НЕСТАНДАРТНАТА КЛАСИФИКАЦИЯ; В) КАТО СЕ ИМА ПРЕДВИД ПОУКАТА ОТ ТЪЛПИТЕ ПАРАДИГМА; И г) от бейзийските мрежи, насочени към КЛАСИФИКАЦИЯ И REGRESION._x000D_ извод в MGPS. В ТАЗИ ЦЕЛ ЩЕ БЪДАТ РАЗРАБОТЕНИ АЛГОРИТМИ ЗА ИЗВОДИ, ЗА ДА: ХИБРИДНИ СТАТИЧНИ МРЕЖИ; ДИНАМИЧНИ МРЕЖИ; МОДЕЛИ С НЕЯСНИ ВЕРОЯТНОСТИ; Г) КАТО СЕ ИМА ПРЕДВИД ПАРАДИГМАТА MAPREDUCE; И д) ПОТВЪРЖДАВАНЕТО НА ИНФОРМАЦИЯТА НА ДАННИ СТРУКУРИ, използвани за обработка на АВИЛАБИТЕ ВЪПРОСИ ИНФОРМАЦИЯТА._x000D_ _x000D_ В подпроекта UCLM ще се съсредоточим върху подцелите КОРЕСПОНДЕНТИРАНЕ НА Ескалируемото Освобождение на MGPS, като ОБЩО СЪОБЩЕНИЕ НА КЛАСИФИКАЦИОНЕН СТАНДАРТ И НЕ СЪДА ИЗПЪЛНИТЕЛНИ ИЗПЪЛНИТЕЛНИ В МАРАДЕВИ (APACHE SPARK) парадигма (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLY. (Bulgarian)
18 August 2022
0 references
PER PASTARUOSIUS KELERIUS METUS TIKIMYBINIAI GRAFINIAI MODELIAI (MGP) BUVO LABAI PLĖTOJAMI IR PARODĖ SAVO VALIAMENTĄ KAIP PRIEMONES, SKIRTAS KOVOTI SU NETIKRUMU TOKIOSE SRITYSE KAIP DIRBTINIS INTELEKTAS IR STATISTIKA. ŠIUO METU DAUG DĖMESIO SKIRIAMA MGP NAUDOJIMUI DUOMENŲ GAVYBOS UŽDUOTIMS ATLIKTI, YPAČ TAIS ATVEJAIS, KAI ĮSIKIŠA NETIKRUMAS. GREAT DESAFIUM DABAR pataria leisti JŪSŲ EFICIENTĄ FUNCTIONING BIG DATA kontekste._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ Šių PROJEKTŲ KONKRETŲ KONKRETŲ KONKRETŲ KONKRETŲ KONKRETŲ KONKRETŲ KONKRETOJE, iš esmės fundamentuoti ir INNOVATIVE KONTROLĖS KONTROLĖS DUOMENŲ GALIMYBĖS DUOMENŲ GALIMYBĖ. VIENAS IŠ ŠIŲ KONTEKSTŲ YRA DOKUMENTŲ RINKINIŲ ANALIZĖ IR TOLESNIS JŲ NAUDOJIMAS VARTOTOJAMS SIEKIANT VEIKSMINGAI IR EFEKTYVIAI PATENKINTI INFORMACIJOS POREIKIUS. ŠIUO METU ŠIE TEKSTINIAI ŠALTINIAI PAPRASTAI BŪNA DIDELI, TAČIAU JIE TAIP PAT NUOLAT AUGA, O JŲ GYDYMAS IR ANALIZĖ KEIČIAMU BŪDU YRA IŠŠŪKIS. BE TO, PROJEKTU SIEKIAMA SUKURTI PROGRAMINĖS ĮRANGOS PRIEMONES, REIKALINGAS ŠIEMS METODINIAMS POKYČIAMS PRITAIKYTI PRIE REALIŲ PROBLEMŲ. TOKIU BŪDU ŠIO PROJEKTO TIKSLAS YRA DVEJOPAS: Generavimas NAUJĄ žinomą AUKŠTOS SCIENTIFINĖS KOKYBĖS DATĄ ANALITICINĖ SĄRAŠAS IR leidimas TECHNOLOGINĖ TRANSFERENCIJA naudoti PRODUKTŲ ĮRANGĄ._x000D_ _x000D_ SPERED PROJECT REZULTATAI gali būti skirstomi į tris kategorijas:_x000D_ _x000D_ LEARNING MGPS IR VARTOTOJŲ MODELIAI. MGP MOKYMOSI ALGORITMAI BUS KURIAMI VISADA ATSIŽVELGIANT Į POREIKĮ SUTEIKTI JIEMS VEIKLOS PAJĖGUMUS DIDŽIŲJŲ DUOMENŲ APLINKOJE. Vartotojų modelių atveju, mes išnagrinėsime būdus, kaip analizuoti puikius DOKUMENTŲ KOLEKCIJUS į INTEREST, USE, begalybę, į DOCUMENTUMENTS._x000D_ CLASIFICATION BASED in MGPS. TAI TAIP PAT APIE MOKYMĄSI IŠ DUOMENŲ, TAČIAU MODELIAI, KURIE BUS NAUDOJAMI KLASIFIKUOTI NAUJUS DUOMENIS. ŠIAME SKIRSNYJE BUS SUKURTI NAUJI ALGORITMAI, PAGRĮSTI A) MGP RINKINIAIS; NESTANDARTINIŲ KLASIFIKAVIMO PROBLEMŲ; C) APSVARSTYTI GALIMYBĘ MOKYTIS IŠ MINIOS PARADIGMOS; Ir d) iš Bayesian tinklų orientuojasi į CLASSIFICATION IR REGRESION._x000D_ išvada MGPS. SIEKIANT ŠIO TIKSLO BUS SUKURTI IŠVADŲ ALGORITMAI, KURIAIS SIEKIAMA: HIBRIDINIAI STATINIAI TINKLAI; DINAMINIAI TINKLAI; MIGLOTŲ TIKIMYBIŲ MODELIAI; D) APSVARSTYTI MAPREDUCE PARADIGMĄ; Ir (E) ATSIŽVELGDAMA DUOMENŲ STRUKTŪRŲ, naudojamų AVAILABLE QUANTITATIVE INFORMACIJAi tvarkyti._x000D_ _x000D_ UCLM paprojektyje, mes sutelksime dėmesį į sub-tikslus CORRESPONDIENT į eskaluojamą MGPS LEARNING, kaip GENERALINĖ KLASIFIKACIJOS STANDARTIJA, o ne STANDING IR JŪSŲ ĮGYVENDINIMAS ŽemėlapyjeReduce (APACHE SPARK) Paradigma (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLY. (Lithuanian)
18 August 2022
0 references
U POSLJEDNJIH NEKOLIKO GODINA PROBABILISTIČKI GRAFIČKI MODELI (MGP-OVI) DOŽIVJELI SU IZVANREDAN RAZVOJ I POKAZALI SU SVOJ VALIAMENT KAO ALAT ZA RJEŠAVANJE NESIGURNOSTI U DISCIPLINAMA KAO ŠTO SU UMJETNA INTELIGENCIJA I STATISTIKA. TRENUTAČNO SE VELIKA POZORNOST POSVEĆUJE UPOTREBI MGP-OVA U ZADAĆAMA RUDARENJA PODATAKA, POSEBNO U SITUACIJAMA U KOJIMA POSTOJI NESIGURNOST. Veliki DESAFIUM SADA se sastoji u dopuštanju vašeg dobrog FUNCTIONING-a u kontekstu BIG DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ PRINCIPLE OBJEKTIVE OBJEKTA OBJEKTA OBJEKTA za generiranje neba mencijalnih odstupanja u AREAS MGPS i ANALISIS eskalabilan DATA, dovoljno utemeljena i netaknuta kako bi se uvela velika količina toola za Masivo DATA TREATMENT. JEDAN JE OD TIH KONTEKSTA ANALIZA ZBIRKI DOKUMENTARNIH DOKUMENATA I NJIHOVA NAKNADNA UPOTREBA OD STRANE KORISNIKA ZA DJELOTVORNO I UČINKOVITO RJEŠAVANJE POTREBA ZA INFORMACIJAMA. TRENUTAČNO SU TI TEKSTUALNI IZVORI UGLAVNOM VELIKI, ALI I KONTINUIRANO RASTU, A NJIHOVO LIJEČENJE I ANALIZA NA SKALABILAN NAČIN IZAZOV SU. PROJEKTOM SE NA KOMPLEMENTARAN NAČIN NASTOJE PROIZVESTI SOFTVERSKI ALATI POTREBNI ZA PRIMJENU TIH METODOLOŠKIH RAZVOJA NA STVARNE PROBLEME. NA TAJ JE NAČIN SVRHA OVOG PROJEKTA DVOSTRUKA: Generacija novog poznavanja visoke kvalitete kvalitete DATE ANALITIČKA PROJEKTA I dopušta TEHNOLOGICAL TRANSFERENCE UČINKA PROIZVODNJA SOFTWARE._x000D_ _x000D_ SPERED PROJECT RESULTS može se razvrstati u tri kategorije:_x000D_ _x000D_ LEARNING OF MGPS I USER MODELS. ALGORITMI UČENJA MGP-OVA BIT ĆE OSMIŠLJENI UVIJEK UZIMAJUĆI U OBZIR POTREBU DA IM SE OSIGURAJU OPERATIVNI KAPACITETI U OKRUŽENJIMA VELIKE KOLIČINE PODATAKA. U slučaju korisničkih modela, proučit ćemo načine analiziranja velikih DOKUMENTALnih COLLECTIONS do INTENTIFICATE Perfiles of INTEREST, UPORABA, afinity, U PERSONS ASSONS ASSOCIED TO DOCUMENTS._x000D_ KLASIFIKACIJA BASED U MGPS-u. RIJEČ JE I O UČENJU IZ PODATAKA, ALI MODELI KOJI ĆE SE KORISTITI ZA KLASIFIKACIJU NOVIH PODATAKA. U OVOM ĆE SE ODJELJKU RAZVITI NOVI ALGORITMI KOJI SE TEMELJE NA (A) SKUPOVIMA MGP-OVA; PROBLEMI S NESTANDARDNOM KLASIFIKACIJOM; C) UZIMAJUĆI U OBZIR UČENJE IZ PARADIGME GUŽVI; I d) od Bayesian mreže orijentirati na Klasifikaciju i REGRESION._x000D_ zaključak u MGPS. U TOM CILJU RAZVIT ĆE SE ALGORITMI ZA ZAKLJUČIVANJE KAKO BI SE: HIBRIDNE STATIČKE MREŽE; DINAMIČKE MREŽE; MODELI S NEJASNIM VJEROJATNOSTIMA; D) UZIMAJUĆI U OBZIR PARADIGMU MAPREDUCE; I (E) OBAVIJESTI INFLUENCE DATA STRUCTURE koje se koriste za obradu AVAILABLE QUANTITATIVE INFORMACIJE._x000D_ _x000D_ U UCLM potprojektu usredotočit ćemo se na podciljeve CORRESPONDIENT NA eskalabilno LEARNING MGPS-a, kao OPĆE JE POTVRĐUJETI KLASIFIKACIJA STANDARDA I NE OČEKUJU I VAŠE PROVEDBENE U mapiSmanjite (APACHE SPARK) Paradigma (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLY. (Croatian)
18 August 2022
0 references
PROBABILISTISKA GRAFISKA MODELLER (MGP) HAR GENOMGÅTT EN ANMÄRKNINGSVÄRD UTVECKLING UNDER DE SENASTE ÅREN OCH HAR VISAT SIN VALIAMENT SOM VERKTYG FÖR ATT HANTERA OSÄKERHET I DISCIPLINER SOM ARTIFICIELL INTELLIGENS OCH STATISTIK. FÖR NÄRVARANDE ÄGNAS MYCKET UPPMÄRKSAMHET ÅT ANVÄNDNINGEN AV FLERÅRIGA UTVECKLINGSPROGRAM VID DATAUTVINNING, SÄRSKILT I SITUATIONER DÄR OSÄKERHETEN INGRIPER. Den stora DESAFIUM NU nackdelar med att tillåta din EFICIENT FUNCTIONING I sammanhang av BIG DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ THE PRINCIPLE OBJECTIVET DETTA PROJEKT CONSIDERATION to Genery A Junt of Mential DEVELOPMENT I AREAS MGPS OCH ANALISIS eskalerbara av DATA, bristfälligt finansierad och INNOVATIVE SOM INCORPORATE THE GALLERY OF TOOLS FOR Masivo DATA TREATMENT. ETT AV DESSA SAMMANHANG ÄR ANALYSEN AV DOKUMENTSAMLINGAR OCH ANVÄNDARNAS ANVÄNDNING AV DEM FÖR ATT LÖSA INFORMATIONSBEHOVEN PÅ ETT ÄNDAMÅLSENLIGT OCH EFFEKTIVT SÄTT. FÖR NÄRVARANDE TENDERAR DESSA TEXTKÄLLOR ATT VARA STORA MEN DE VÄXER OCKSÅ KONTINUERLIGT, OCH DERAS BEHANDLING OCH ANALYS PÅ ETT SKALBART SÄTT ÄR EN UTMANING. PÅ ETT KOMPLETTERANDE SÄTT SYFTAR PROJEKTET TILL ATT TA FRAM DE PROGRAMVARUVERKTYG SOM KRÄVS FÖR ATT TILLÄMPA DESSA METODER PÅ VERKLIGA PROBLEM. PÅ SÅ SÄTT ÄR SYFTET MED DETTA PROJEKT DUBBELT: Generering av ny kunskap om stora vetenskapliga KVALITET DATUM ANALYTICAL CHANGE OCH som tillåter TECHNOLOGICAL TRANSFERENCE ANVÄNDNING AV PRODUCED SOFTWARE._x000D_ _x000D_ SPERED PROJEKT RESULTAT kan klassificeras i tre kategorier:_x000D_ _x000D_ Undervisning av MGPS och USER MODELS. MGP:S INLÄRNINGSALGORITMER KOMMER ALLTID ATT UTFORMAS MED BEAKTANDE AV BEHOVET AV ATT FÖRSE DEM MED OPERATIV KAPACITET I STORDATAMILJÖER. När det gäller användarmodeller, kommer vi att studera sätt att analysera stora DOCUMENTAL COLLECTIONS till INTENTIFICATE Perfiles OF INTEREST, ANVÄND, I PERSONS ASSOCIED TO DOCUMENTS._x000D_ KLASIFIKATION BASED I MGPS. DET HANDLAR OCKSÅ OM ATT LÄRA AV DATA, MEN MODELLER SOM KOMMER ATT ANVÄNDAS FÖR ATT KLASSIFICERA NYA DATA. I DETTA AVSNITT KOMMER NYA ALGORITMER ATT UTVECKLAS PÅ GRUNDVAL AV A) UPPSÄTTNINGAR AV FLERÅRIGA UTVECKLINGSPROGRAM, ICKE-STANDARDISERADE KLASSIFICERINGSPROBLEM. C) ATT TA HÄNSYN TILL HUR MAN LÄR SIG AV FOLKMASSOR. Och d) från Bayesian network orientate to CLASSIFICATION AND REGRESION._x000D_ inference IN MGPS. I DETTA SYFTE KOMMER SLUTALGORITMER ATT UTVECKLAS FÖR ATT FASTA HYBRIDNÄT. DYNAMISKA NÄTVERK. MODELLER MED VAGA SANNOLIKHETER. D) MED BEAKTANDE AV MAPREDUCE PARADIGM, Och (E) ANSER INFLUENCE of DATA STRUCTURES som används för att hantera AVAILABLE QUANTITATIVE INFORMATION._x000D_ _x000D_ I UCLM delprojektet kommer vi att fokusera på delmålen KORRESPONDIENT TO THE eskalable LEARNING of MGPS, som ALLMÄNNA SOM UPPMANAR TILL KLASIFIKATION STANDARD OCH INTE STANDING OCH DINA GENOMFÖRNINGAR I Kartanreducerar (APACHE SPARK) Paradigma (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLY. (Swedish)
18 August 2022
0 references
MODELELE GRAFICE PROBABILISTICE (MGP) AU SUFERIT O DEZVOLTARE REMARCABILĂ ÎN ULTIMII ANI ȘI ȘI-AU ARĂTAT VALIAMENTUL CA INSTRUMENTE PENTRU ABORDAREA INCERTITUDINII ÎN DISCIPLINE PRECUM INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ ȘI STATISTICĂ. ÎN PREZENT, SE ACORDĂ O ATENȚIE DEOSEBITĂ UTILIZĂRII MGP ÎN CADRUL SARCINILOR DE EXTRAGERE A DATELOR, ÎN SPECIAL ÎN SITUAȚIILE ÎN CARE INTERVINE INCERTITUDINEA. Marele DESAFIUM ACUM constă în a vă permite FUNCȚIUNEA EFICIENTĂ în contextele de date mari._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ OBJECTIVE PRINCIPLE DE ACEASTA CONSIDERARE PROJECtă pentru generarea unei junimi de modificări mentiale în zonele MGPS și ANALISIS escaladabile DATA, suficient fundamentate și INNOVATIVE pentru a integra GALERIA TOOLURILOR PENTRU TREATUL DATELOR Masivo. UNUL DINTRE ACESTE CONTEXTE ESTE ANALIZA COLECȚIILOR DOCUMENTARE ȘI UTILIZAREA LOR ULTERIOARĂ DE CĂTRE UTILIZATORI PENTRU A REZOLVA NEVOILE DE INFORMAȚII ÎN MOD EFICACE ȘI EFICIENT. ÎN PREZENT, ACESTE SURSE TEXTUALE TIND SĂ FIE MARI, DAR ȘI ELE CRESC CONTINUU, IAR TRATAMENTUL ȘI ANALIZA LOR ÎNTR-UN MOD SCALABIL REPREZINTĂ O PROVOCARE. ÎN MOD COMPLEMENTAR, PROIECTUL ÎȘI PROPUNE SĂ PRODUCĂ INSTRUMENTELE SOFTWARE NECESARE PENTRU APLICAREA ACESTOR EVOLUȚII METODOLOGICE LA PROBLEME REALE. ASTFEL, SCOPUL ACESTUI PROIECT ESTE DUBLU: Generarea de noi cunoștințe de CALITATE DE CALITATE SCIENTIFICĂ DATE A ANALITAL ȘI permițând UTILIZAREA TEHNOLOGICĂ a TRANSFERENȚEI PRODUSELOR SOFTWARE._x000D_ _x000D_ Rezultatele PROIECTULUI SPERED pot fi clasificate în trei categorii:_x000D_ _x000D_ LEARNING OF MGPS AND USER MODELS. ALGORITMII DE ÎNVĂȚARE MGP VOR FI CONCEPUȚI ÎNTOTDEAUNA ȚINÂND SEAMA DE NECESITATEA DE A LE OFERI CAPACITATE DE OPERARE ÎN MEDIILE DE VOLUME MARI DE DATE. În cazul modelelor de utilizatori, vom studia modalități de analiză a marilor COLECȚII DOCUMENTALE pentru a INTENTIFICATE Perfilele INTERESTICE, UTILIZAȚI, Afinitate, ÎN PERSONILE ASOCIATE DE DOCUMENTE._x000D_ CLASIFICARE BASED ÎN MGPS. ESTE VORBA, DE ASEMENEA, DESPRE ÎNVĂȚAREA DIN DATE, DAR MODELELE CARE VOR FI UTILIZATE PENTRU A CLASIFICA NOILE DATE. ACEASTĂ SECȚIUNE VA ELABORA NOI ALGORITMI BAZAȚI PE (A) SETURI DE MGP-URI; PROBLEME DE CLASIFICARE NON-STANDARD; C) AVÂND ÎN VEDERE PARADIGMA ÎNVĂȚĂRII DE LA MULȚIMI; Și D) din rețelele Bayesiene orientate spre CLASSIFICARE ȘI REGRESIE._x000D_ deducție în MGPS. ÎN ACEST OBIECTIV, VOR FI ELABORAȚI ALGORITMI DE DEDUCȚIE PENTRU: PLASE FIXE HIBRIDE; REȚELE DINAMICE; MODELE CU PROBABILITĂȚI VAGI; D) AVÂND ÎN VEDERE PARADIGMA MAPREDUCE; Și (E) CONSIDERARE INFORMAȚII CANTITATIVE AVAILABLE._x000D_ _x000D_ _x000D_ în subproiectul UCLM ne vom concentra pe subobiectivele CORRESPONDIENT LA LEARNAREA escaladă a MGPS-urilor, așa cum sunt GENERALE DE STANDARD DE CLASIFICARE ȘI NU STANDARE ȘI IMPLEMENTAȚII DUMNEAVOASTRĂ in the MapReduce (APACHE SPARK) Paradigma (APACHE SPARK) FUNDAMENTAL. (Romanian)
18 August 2022
0 references
VERJETNOSTNI GRAFIČNI MODELI (MGP) SO SE V ZADNJIH NEKAJ LETIH IZJEMNO RAZVIJALI IN SO POKAZALI SVOJ VALIAMENT KOT ORODJE ZA SPOPADANJE Z NEGOTOVOSTJO V DISCIPLINAH, KOT STA UMETNA INTELIGENCA IN STATISTIKA. TRENUTNO SE VELIKO POZORNOSTI NAMENJA UPORABI MGP PRI NALOGAH PODATKOVNEGA RUDARJENJA, ZLASTI V PRIMERIH, KO SE POJAVI NEGOTOVOST. GREAT DESAFIUM ZDAJ se je dogovoril, da bo dovolil, da se v okoliščinah BIG DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ PRINCIPLE OBJEKTI TEGA PROJEKTNA KONSIDERACIJA za Genery A Junt of Mential DEVELOPMENTS IN ANALISIS stopnjevajoč DATA, dovolj finančno podprto in nenadomestljivo, da bi vnesli GALLERY TOOLS za Masivo DATA TREATMENT. EDEN OD TEH KONTEKSTOV JE ANALIZA ZBIRK DOKUMENTOV IN NJIHOVA NADALJNJA UPORABA S STRANI UPORABNIKOV ZA USPEŠNO IN UČINKOVITO REŠEVANJE POTREB PO INFORMACIJAH. TRENUTNO SO TI BESEDILNI VIRI VEČINOMA VELIKI, VENDAR TUDI STALNO RASTEJO, NJIHOVA OBDELAVA IN ANALIZA NA RAZŠIRLJIV NAČIN PA STA IZZIV. CILJ PROJEKTA JE DOPOLNJUJOČ SE IZDELATI PROGRAMSKA ORODJA, POTREBNA ZA UPORABO TEGA METODOLOŠKEGA RAZVOJA PRI DEJANSKIH TEŽAVAH. NA TA NAČIN JE NAMEN TEGA PROJEKTA DVOJEN: Generiranje novega znanega HIGH SCIENTIFIČNEGA KLAČILNEGA DATE ANALITIČNEGA CHANGE IN z dovoljenjem TEHNOLOGICALNE TRANSFERENCE UPORABE PROIZVODNIH PROIZVODOV._x000D_ _x000D_ _x000D_ SPERED PROJECT RESULTS se lahko razvrsti v tri kategorije:_x000D_ _x000D_ LEARNING MGPS IN UPORABNIKOV. ALGORITMI UČENJA MGP BODO ZASNOVANI VEDNO OB UPOŠTEVANJU POTREBE, DA SE JIM ZAGOTOVI OPERATIVNA ZMOGLJIVOST V VELEPODATKOVNIH OKOLJIH. V primeru uporabniških modelov bomo preučili načine analiziranja velikih DOKUMENTALNIH KOLEKCIJE za INTENTIFIKATE Perfiles INTEREST, UPORABE, Afinity, V PERSONS, V DOCUMENTS._x000D_ CLASIFIKACIJA V MGPS. GRE TUDI ZA UČENJE IZ PODATKOV, VENDAR ZA MODELE, KI SE BODO UPORABLJALI ZA RAZVRŠČANJE NOVIH PODATKOV. V TEM ODDELKU BODO RAZVITI NOVI ALGORITMI, KI TEMELJIJO NA (A) NIZIH MGP; NESTANDARDNE TEŽAVE PRI RAZVRŠČANJU; C) UPOŠTEVANJE PARADIGME UČENJA IZ MNOŽIC; In d) iz Bayesovih omrežij se usmerijo na KLASSIFIKACIJA IN REGRESION._x000D_ sklep v MGPS. V TA NAMEN SE BODO RAZVIJALI ALGORITMI SKLEPANJA, DA BI: HIBRIDNE STATIČNE MREŽE; DINAMIČNA OMREŽJA; MODELI Z NEJASNIMI VERJETNOSTMI; D) OB UPOŠTEVANJU PARADIGME MAPREDUCE; In (E) OBVESTILO INFORMACIJE PODATKOV, ki se uporabljajo za ravnanje z AVAILABLE QUANTITATIVE INFORMACIJE._x000D_ _x000D_ V podprojektu UCLM se bomo osredotočili na podcilje ODPRTIH ODLOČITV MGPS, kot GENERALNO ODLOČILO ZA KLASIFIKACIJO IN NE STANDING IN IMPLEMENTATIONS IN THE MapReduce (APACHE SPARK) Paradigma (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLY. (Slovenian)
18 August 2022
0 references
PROBABILISTYCZNE MODELE GRAFICZNE (MGP) PRZESZŁY W CIĄGU OSTATNICH KILKU LAT NIEZWYKŁY ROZWÓJ I POKAZAŁY, ŻE SĄ NARZĘDZIAMI DO RADZENIA SOBIE Z NIEPEWNOŚCIĄ W DZIEDZINACH TAKICH JAK SZTUCZNA INTELIGENCJA I STATYSTYKA. OBECNIE WIELE UWAGI POŚWIĘCA SIĘ WYKORZYSTYWANIU MGP W ZADANIACH ZWIĄZANYCH Z EKSPLORACJĄ DANYCH, ZWŁASZCZA W SYTUACJACH, W KTÓRYCH POJAWIA SIĘ NIEPEWNOŚĆ. The GREAT DESAFIUM TERAZ obejmuje w dopuszczaniu Twój EFICIENT FUNKCJA W kontekstach Big DATA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ CENNICZNY OBYTUJĄCY TEGO PROJEKTU KONIDERACJI DO Generycji Junt WZRZĄDZENIA WIĘCEJ W ZAKRESIE MGPS I ANALISIS escalable OF DATA, sprawnie ufundowany i niepodatkowywany tak, aby INCORPOROWAĆ GALERIA TOOLS FOR Masivo DANE TREATMENT. JEDNYM Z TYCH KONTEKSTÓW JEST ANALIZA ZBIORÓW DOKUMENTÓW I ICH PÓŹNIEJSZE WYKORZYSTANIE PRZEZ UŻYTKOWNIKÓW DO SKUTECZNEGO I WYDAJNEGO ROZWIĄZYWANIA POTRZEB W ZAKRESIE INFORMACJI. OBECNIE TE ŹRÓDŁA TEKSTOWE SĄ ZAZWYCZAJ DUŻE, ALE TAKŻE STALE ROSNĄ, A ICH LECZENIE I ANALIZA W SKALOWALNY SPOSÓB STANOWIĄ WYZWANIE. W SPOSÓB UZUPEŁNIAJĄCY PROJEKT MA NA CELU STWORZENIE NARZĘDZI OPROGRAMOWANIA NIEZBĘDNYCH DO ZASTOSOWANIA TYCH ROZWIĄZAŃ METODOLOGICZNYCH DO RZECZYWISTYCH PROBLEMÓW. W TEN SPOSÓB CEL TEGO PROJEKTU JEST DWOJAKI: Generowanie NOWYCH ZAWIERAJĄCYCH JAKOŚCI JAKOŚCI ANALITYCZNYCH ORAZ Pozwolenie TECHNOLOGII TRANSFERENCE UŻYTKOWANIA PRODUKCJI OPROGRAMOWANIA._x000D_ _x000D_ SPERED PROJECT WYNIKI mogą być sklasyfikowane w trzech kategoriach:_x000D_ _x000D_ LEARNING OF MGPS AND USERER MODELS. ALGORYTMY UCZENIA SIĘ MGP BĘDĄ PROJEKTOWANE ZAWSZE Z UWZGLĘDNIENIEM POTRZEBY ZAPEWNIENIA IM ZDOLNOŚCI OPERACYJNEJ W ŚRODOWISKACH DUŻYCH ZBIORÓW DANYCH. W przypadku modeli użytkowników zbadamy sposoby analizy wspaniałych KOLEKCJI DOKUMENTOWYCH do INTENTIFICATE Perfiles OF INTEREST, USE, afinity, IN PERSONS ASSOCIED TO DOCUMENTS._x000D_ CLASIFICATION BASED IN MGPS. CHODZI RÓWNIEŻ O UCZENIE SIĘ NA PODSTAWIE DANYCH, ALE MODELE, KTÓRE ZOSTANĄ WYKORZYSTANE DO KLASYFIKACJI NOWYCH DANYCH. W TEJ SEKCJI OPRACUJE SIĘ NOWE ALGORYTMY OPARTE NA A) ZESTAWACH MGP; NIESTANDARDOWE PROBLEMY Z KLASYFIKACJĄ; C) BIORĄC POD UWAGĘ UCZENIE SIĘ Z PARADYGMATU TŁUMÓW; Oraz D) z sieci Bayesian zorientowanych na KLASYFIKACJA I REGRESION._x000D_ Wnioski w MGPS. W TYM CELU OPRACOWANE ZOSTANĄ ALGORYTMY WNIOSKÓW W CELU: HYBRYDOWE SIECI STATYCZNE; SIECI DYNAMICZNE; MODELE Z NIEJASNYM PRAWDOPODOBIEŃSTWEM; D) BIORĄC POD UWAGĘ PARADYGMAT MAPREDUCE; Oraz (E) UZNAJĄC INFLUENCJĘ STRUKTURY DANYCH wykorzystywanych do obsługi INFORMACJI QUANTITATIVE AVAILABLE._x000D_ _x000D_ W podprojektie UCLM skoncentrujemy się na podcelach KORESPONDIENT dla eskalowalnego LEARNING OF MGPS, jak OGÓLNE jak Opracowane do CLASIFICATION STANDARD I NIE STANDING I WYPOSAŻENIA w MapReduce (APACHE SPARK) Paradigma (APACHE SPARK) FUNDAMENTALLY. (Polish)
18 August 2022
0 references
Albacete
0 references
20 December 2023
0 references
Identifiers
TIN2016-77902-C3-1-P
0 references