Гриценко В. І. Визначення інформативності параметрів моделі прогнозування ймовірності вибору продукту в умовах "Big Data" / В. І. Гриценко, І. М. Онищенко // Кибернетика и вычисл. техника. - 2017. - № 4. - С. 5-18. - Бібліогр.: 20 назв. - укp.Впровадження нових методів та підходів до оброблення даних, які отримали назву "Big Data", особливо актуально для систем з високою завантаженістю. За умов швидкого потоку даних традиційні пакетні методи моделювання не завжди дають точні та стійкі результати, бракує ефективних методів відбору важливих параметрів. Розглянуто он-лайновий підхід до моделювання та прогнозування в умовах "Big Data" та методи оцінювання і відбору параметрів моделі прогнозування ймовірності вибору продукту за їх інформативною важливістю. Для визначення інформативності параметра розглянуто підхід до побудови моделі із використанням регуляризації L1 (LASSO), L2 (RIDGE) та модель Follow-The-Regularіzed-Leader. Теоретичні та математичні викладки супроводжуються програмною реалізацією методу мовою програмування Python. Методи onlіne-learnіng дозволяють отримати оцінки параметрів моделі у режимі реального часу, що надає змогу використовувати їх у високонавантажених системах оброблення даних, у прогнозуванні та прийнятті рішень. Індекс рубрикатора НБУВ: З970.6 + У.ф
Рубрики:
Шифр НБУВ: Ж62212 Пошук видання у каталогах НБУВ Додаткова інформація про автора(ів) публікації: (cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці) Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
|