Разработана новая прогностическая модель на основе больших данных
Команда испанских исследователей разработала надежную модель, использующую меньшие объемы больших данных для точных и эффективных прогнозов.
Технология развивается гигантскими скачками, а вместе с ней - информация, с которой ежедневно взаимодействует общество. Объем данных должен быть организован, проанализирован и коррелирован для предсказания определенных закономерностей. Это одна из главных функций больших данных.
Исследовательская группа KIDS с кафедры информатики и численного анализа Университета Кордовы смогла улучшить модели, предсказывающие несколько переменных одновременно, основываясь на наборе введенных переменных, тем самым уменьшая объем данных, необходимых для точного прогноза. Один из примеров такого прогноза - метод, предсказывающий несколько параметров, связанных с качеством почвы на основе набора переменных, таких как посаженные культуры, обработка почвы и использование пестицидов. Статья об исследовании опубликована в журнале Integrated Computer-Aided Engineering.
«Когда вы имеете дело с большим объемом данных, есть два решения. Вы либо увеличиваете производительность компьютера, что очень дорого, либо уменьшаете количество информации, необходимой для надлежащего выполнения процесса», - говорит один из авторов проведенного исследования Себастьян Вентура.
