Цитаты из книги «Искусственный интеллект и Большие Данные. Без хайпа и наукообразия»

Краудсорсинг. В простой интерпретации – извлечение знаний из толпы. Набор методик и способов вовлечения в деятельность по обсуждению проблем и выработке решений широкого круга лиц без оформления с ними трудовых отношений.

усовершенствовать методы настройки нейронных сетей на решение конкретных задач.

поэтому во многих публикациях машинное обучение включают в перечень инструментальных средств анализа данных. Начиная с 2007 года, в моду вошёл другой термин – Глубокое обучение (Deep learning), обозначающий группу алгоритмов, позволяющих существенно

Машинное обучение. Направление в информатике, исследующее возможность создания алгоритмов самообучения компьютера на основе анализа эмпирических данных. Вообще говоря, не является отдельным методом анализа больших данных, но при осуществлении машинного обучения могут использоваться самые разные методы анализа.

A/B-тестирование. Совокупность методов выявления влияния изменений конкретных факторов на изменение поведение системы

Сетевой анализ. Метод выявления взаимосвязей конкретных сообществ. Позволяет выявлять связи людей, компаний и групп в социальных сетях.

Пространственный анализ. Набор методов анализа пространственных данных – топологии местности, географических координат, геометрии объектов, применяемый при обработке данных, собираемых геоинформационными системами (ГИС).

Имитационное моделирование. Группа методов математического моделирования поведения сложных систем

Генетические алгоритмы. Эвристические алгоритмы решения задач оптимизации путём моделирования процессов естественной эволюции в живой природе. Также обычно относятся к категории методов Data Mining.

Искусственные нейронные сети. Метод анализа данных, основанный на примитивной модели функционирования человеческого мозга, понимаемого как сеть взаимодействующих по определённым правилам нейронов. Часто рассматривается как составная часть алгоритмов Data Mining.