Topological analysis for big data i

Topological analysis for big data is a way of extracting structured data from unstructured data clusters. Moreover these clusters could be easily made and classified using topological mathematics. Most of the machines learning algorithms work best with data sets and data matrices. But today data is in enormous forms and mostly in videos that requires a lot of pre - processing and thus computational activity becomes expensive. For handling data in its own accord, for extracting meaning from data and for reducing computational complexity topological analysis has proved to be a promising solution.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Topological วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นวิธีการดึงข้อมูลโครงสร้างจากคลัสเตอร์ไม่มีโครงสร้างข้อมูล นอกจากนี้คลัสเตอร์เหล่านี้ไม่สามารถทำได้อย่างง่ายดาย และจัดใช้ topological คณิตศาสตร์ ส่วนใหญ่ของเครื่องเรียนรู้อัลกอริทึมทำงานดีที่สุดกับชุดข้อมูลและเมทริกซ์ข้อมูล แต่วันนี้ข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบขนาดใหญ่ และในวิดีโอที่ต้องการมากของ pre - กิจกรรมประมวลผล และการคำนวณจึงกลายเป็นราคาแพง สำหรับการจัดการข้อมูลในแอคคอร์ดตัวเอง สำหรับการแยกความหมายจากข้อมูล และลดความซับซ้อนเชิงคำนวณวิเคราะห์ topological ได้พิสูจน์ให้ ทางสัญญา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิเคราะห์ทอพอโลยีสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่เป็นวิธีการสกัดข้อมูลที่มีโครงสร้างจากกลุ่มข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง นอกจากนี้กลุ่มเหล่านี้อาจจะทำให้ได้อย่างง่ายดายและจำแนกโดยใช้คณิตศาสตร์ทอพอโลยี ส่วนใหญ่ของเครื่องขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ที่ทำงานได้ดีกับชุดข้อมูลและการฝึกอบรมข้อมูล แต่ข้อมูลในวันนี้คือในรูปแบบเป็นจำนวนมากและส่วนใหญ่อยู่ในวิดีโอที่ต้องการมากของล่วงหน้า - การประมวลผลและกิจกรรมการคำนวณจึงกลายเป็นมีราคาแพง สำหรับการจัดการข้อมูลที่สอดคล้องของตัวเองสำหรับการแยกความหมายจากข้อมูลและการลดความซับซ้อนของการคำนวณการวิเคราะห์ทอพอโลยีได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นวิธีการแก้ปัญหาที่มีแนวโน้ม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์รูปแบบข้อมูลใหญ่เป็นวิธีการสกัดข้อมูลจากกลุ่มข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง . นอกจากนี้ กลุ่มเหล่านี้อาจจะทำให้ง่าย และแบ่งการใช้คณิตศาสตร์ทอพอโลยี . ส่วนใหญ่เครื่องอัลกอริทึมการเรียนรู้ทำงานที่ดีที่สุดกับชุดข้อมูลและเมทริกซ์ แต่ข้อมูลในวันนี้ในรูปแบบอย่างมาก และส่วนใหญ่ในวิดีโอที่ต้องมากก่อนการประมวลผลและกิจกรรมคอมพิวเตอร์จึงกลายเป็นแพง สำหรับการจัดการข้อมูลในความเห็นของตัวเอง เพื่อแยกความหมายจากข้อมูล และลดความซับซ้อนในการคำนวณรูปแบบการวิเคราะห์ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นโซลูชั่นที่มีศักยภาพ