Today’s modeling and analysis of hi

Today’s modeling and analysis of high-dimensional data is either based on human
expertise to hand-craft a set of task-specific data, which suffers significantly
from the ever-increasing complexity and the unknown patterns of the new data; or
is based on simple data-driven approaches which tend to lose the fundamentally
physical insights of real world datasets. Therefore, it is very difficult with today’s
modeling practice to efficiently, effectively, and unsupervisedly detect reliable patterns
and information in high-dimensional data. In this dissertation, we developed a
scalable data modeling framework that utilizes modern theoretical physics for unsupervised
high-dimensional data analysis and mining. Not only does it have a solid
theoretical background, but it is capable of handling different tasks with different
capability (clustering, anomaly detection and feature selections, etc.). This framework
also has probabilistic interpretation that avoids the sensitivity from scaling
parameter tuning or noise appearance in real world applications. Furthermore, we
presented a fast approximated approach to make such a framework applicable on
large-scale datasets with high efficiency and effectiveness.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สร้างโมเดลและการวิเคราะห์ข้อมูลมิติสูงในปัจจุบันก็ตามมนุษย์ความเชี่ยวชาญเพื่องานหินชุดงานเฉพาะข้อมูล ซึ่งทนทุกข์ทรมานอย่างมากจากความซับซ้อนที่เพิ่มมากขึ้นและรูปแบบที่ไม่รู้จักข้อมูลใหม่ หรือตามข้อมูลซึ่งวิธีง่าย ๆ ซึ่งมักจะสูญเสียการลึกซึ้งความเข้าใจของชุดข้อมูลจริงทางกายภาพ จึง มันเป็นเรื่องยากมากที่ มีวันนี้ฝึกสร้างโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพ มีประสิทธิภาพ และ unsupervisedly ตรวจหารูปแบบที่เชื่อถือได้และข้อมูลในข้อมูลมิติสูง ในวิทยานิพนธ์นี้ เราได้พัฒนาเป็นทรัพย์สินข้อมูลปรับขนาดกรอบที่ใช้ฟิสิกส์ทฤษฎีทันสมัยสำหรับการสร้างโมเดลวิเคราะห์ข้อมูลมิติสูงและเหมืองแร่ ไม่เพียงแต่ ไม่ได้มีความแข็งแกร่งเบื้องหลังทฤษฎี แต่มีความสามารถในการจัดการงานต่าง ๆ ที่แตกต่างกันความสามารถ (คลัสเตอร์ การเลือกตรวจสอบคุณสมบัติและความปกติ ฯลฯ) กรอบนี้มีตี probabilistic ที่หลีกเลี่ยงความไวจากการปรับพารามิเตอร์ปรับหรือสัญญาณรบกวนปรากฏตัวในการใช้งานจริง นอกจากนี้ เรานำเสนอวิธีการค่ารวดเร็วเพื่อให้กรอบดังกล่าวในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ มีประสิทธิภาพสูง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การสร้างแบบจำลองของวันนี้และการวิเคราะห์ข้อมูลสูงมิติอยู่บนพื้นฐานของมนุษย์ทั้งใน
ความเชี่ยวชาญที่จะถึงมือหัตถกรรมชุดของข้อมูลงานเฉพาะที่ทนทุกข์ทรมานอย่างมีนัยสำคัญ
จากความซับซ้อนที่เพิ่มมากขึ้นและรูปแบบที่ไม่รู้จักข้อมูลใหม่; หรือ
จะขึ้นอยู่กับวิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่เรียบง่ายซึ่งมีแนวโน้มที่จะสูญเสียพื้นฐาน
ข้อมูลเชิงลึกทางกายภาพของชุดข้อมูลโลกแห่งความจริง ดังนั้นจึงเป็นเรื่องยากมากที่มีวันนี้
การปฏิบัติการสร้างแบบจำลองอย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพและ unsupervisedly ตรวจหารูปแบบที่น่าเชื่อถือ
และข้อมูลในข้อมูลมิติสูง ในวิทยานิพนธ์นี้เราพัฒนา
สามารถปรับขนาดกรอบข้อมูลการสร้างแบบจำลองที่ใช้ฟิสิกส์ทฤษฎีที่ทันสมัยในการหากิน
วิเคราะห์ข้อมูลสูงมิติและการเหมืองแร่ ไม่เพียง แต่จะมีของแข็ง
พื้นหลังทางทฤษฎี แต่มันเป็นความสามารถในการจัดการงานที่แตกต่างกันที่แตกต่างกับ
ความสามารถในการ (การจัดกลุ่มการตรวจสอบความผิดปกติและมีการเลือกอื่น ๆ ) กรอบนี้
ยังมีการตีความความน่าจะเป็นที่หลีกเลี่ยงความไวจากการปรับ
จูนพารามิเตอร์หรือลักษณะที่ปรากฏเสียงรบกวนในการใช้งานจริง นอกจากนี้เรายัง
นำเสนอวิธีการประมาณรวดเร็วในการทำเช่นกรอบบังคับใน
ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพสูงและมีประสิทธิภาพ