Hassanien, M. Tolba, M. Elhoseny and M. Mostafalar o’zlarining tezis va maqolalarida
mavzuga doir ilmiy izlanishlar olib borgan.
3.
Tadqiqot metodologiyasi.
Mazkur tadqiqotni yoritishda dasturchilar va matematik
olimlarlarning mavzu
doirasida olib borgan ilmiy ishlari, yaratgan o‘quv adabiyotlari tizimli o‘rganilgan.
Ularning xulosa va
fikrlari qiyosiy tahlil etilib, ma’lumotlarni qayta ishlandi.
4.
Tahlil va natijalar.
Mazkur tadqiqotni yoritishda dasturchilar va matematik olimlarlarning mavzu
doirasida olib borgan ilmiy ishlari, yaratgan o‘quv adabiyotlari tizimli o‘rganilgan.
Ularning xulosa va fikrlari qiyosiy tahlil etilib, ma’lumotlarni qayta ishlandi.
So'nggi bir necha yil ichida ma'lumotlar hajmi misli ko'rilmagan sur'atda oshmaguncha,
katta ma'lumotlarga olib keladigan "veb-texnologiyalar,
ijtimoiy media va mobil
qurilmalar" kengayguncha ma'lumotlar eksponent tarzda o'sishni boshladi. Masalan,
Twitter kuniga 70 million tvitni qayta ishlagan va kuniga 8 TB dan ortiq tvit ishlab
chiqargan .
Ijtimoiy
tarmoq saytlari, mehmonxona ma'lumotlari, ob-havo ma'lumotlari,
onlayndo'konlar, bank ishi va katta ma'lumotlarning boshqa manbalari bir nechta
misoldir. Biroq, agar u to'liq va chuqur tekshirilmasa, foydasizdir. Big Data Analytics —
bir qator korporativ ilovalarga qoʻllanilishi yoki umuman
odamlar hayotini yaxshilash
uchun foydali tushunchalarni olish maqsadida katta maʼlumotlar toʻplamini tahlil qilish
usulidir .
Biz ilgari ko'rilmagan va eshitilmagan turli manbalardan aql bovar qilmaydigan
miqdordagi ma'lumotlar yaratilayotgan davrda yashayapmiz.
Ushbu kutilmagan
ma'lumotlarni yig'ish, qayta ishlash va baholash uchun texnologiya ishlab chiqilgan bo'lsa
ham, ko'plab muammolar va tashvishlar saqlanib qolmoqda. Katta ma'lumotni yaxshiroq
tushunish va qimmatli tushunchalarga ega bo'lish uchun ko'plab tadqiqotlar olib
borilmoqda. Endi biz tadqiqotning har bir sohasida, jumladan aniq fanlar, amaliy fanlar,
ijtimoiy fanlar, biotibbiyot fanlari va hokazolarda katta ma'lumotlar bilan shug'ullanamiz.
Ushbu sektorlarning barchasi katta ma'lumotlar to'plamlari bilan shug'ullanadi
va juda
ko'p kuch sarflanadi
Bu asar Creative Commons Attribution 4.0 xalqaro litsenziyasi boʻyicha
litsenziyalangan boʻlib, asl asardan toʻgʻri iqtibos keltirilsa, har qanday vositada cheksiz
foydalanish, tarqatish va koʻpaytirishga ruxsat beradi.
Zamonaviy ma'lumotlar qiyinchiliklarini hal qilishda ko'p va'dalarga ega bo'lgan
Machine Learning (ML) kabi domenlardan foydalangan holda Big Datadan yaxshiroq
foydalanish va tahlil qilish uchun qilingan.
Mashinani o'rganish usullari so'nggi o'n yillikda
tibbiyot, astronomiya, biologiya va
boshqalar kabi turli xil keng va murakkab ma'lumotlarni talab qiluvchi sohalarda tobora
ommalashib bormoqda, chunki ular ma'lumotlarning yashirin ma'lumotlarini qazib olish
uchun potentsial javoblarni taqdim etadi .
Ushbu maqola quyidagicha tuzilgan: 2-bo'limda mashinani o'rganish va uning
texnikasi haqida umumiy ma'lumot berilgan. 3-bo'limda katta ma'lumotlar tushunchalari
va ilovalari keltirilgan. 4-bo'lim tegishli ish haqida qisqacha ma'lumot beradi. 5bo'limda
katta ma'lumotlarni qayta ishlash bilan bog'liq mashinani o'rganish masalalari muhokama
qilinadi. Nihoyat, 6-bo'limda ba'zi xulosalar keltirilgan.
Dostları ilə paylaş: