В МТИ разработали систему для коллективного анализа больших данных
При анализе больших данных прежде всего необходимо выделить в них так называемые признаки: наиболее ценные для анализа или прогноза элементы набора данных. При выборе признаков специалистам, как правило, приходится полагаться на собственную интуицию. Исследователи из Массачусетского технологического института попытались применить для решения этой задачи методы краудсорсинга....
подробнее ›















