ברוך הבא, אורח
שם משתמש: סיסמא: זכור אותי

דיון: יישומי GT בכנס ביג דטה בטכניון 26-03-2014

יישומי GT בכנס ביג דטה בטכניון 26-03-2014 6 years 11 months ago #8143

  • Edith Ohri
  • Edith Ohri's Avatar
  • Offline
  • Moderator
  • הודעות: 352
  • קרמה: 0
למה אי אפשר בביג-דטה להמשיך להשתמש בפתרונות הקודמים בעזרת כלים מחוזקים? למה צריך מודל חדש? האם יש בכלל טעם לנסות לאבחן נתונים כאשר הכמויות שלהם גדלות במהירות וכן גם הסיבוך, הדינאמיות, המשתמשים האפליקציות... הרי זה כמו לנסות לירות במטרה לא מוגדרת נעה בחושך. ובכן, מתברר שיש מוצא בתנאי ששומרים על שני עקרונות: (1) עקרון ההפרדה לקבוצות היררכיות - clustering, ו(2) עקרון אי התערבות בנתונים, כלומר עדיפים נתונים unsupervised. למרות הספקנות הרבה סביב פתרון חדש, זה אמיתי וזה עובד. אפשר להשיג את המטרה. המטרה בעיני, כמהנדסת תעשייה וניהול, היא להחזיר לביג דטה בעזרת הטכנולוגיה את השליטה הניהולית (= תכנון אפקטיבי ויעיל).
אביא מקרים לדוגמא.
- אדית

הבית של GT data mining

המצגת: events-tce.technion.ac.il/files/2014/04/Edith-Ohri1.pdf

בברכה
אדית
עריכה אחרונה: 6 years 9 months ago  ע''י Edith Ohri. סיבה: עדכון, הוספת קישור
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.

יישומי GT בכנס ביג דטה בטכניון 26-03-2014 6 years 11 months ago #8144

  • Edith Ohri
  • Edith Ohri's Avatar
  • Offline
  • Moderator
  • הודעות: 352
  • קרמה: 0

בברכה
אדית
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.
מנהלים: Edith Ohri
זמן יצירת העמוד: 0.252 שניות

הדף שלנו בפייסבוק

מעניין? שתפו דף זה באמצעות הטלפון הנייד

אירועים קרובים

מאמרים

מגמות של ביג דאטה בעולם הביטוח
CA Technologies
SSIS - Buffer Size Optimization
קטגוריה ראשית
בדיקות BI ו-DWH לעומת הבדיקות בתחומים אחרים
קטגוריה ראשית
איסוף דרישות לפרויקטי BI
קטגוריה ראשית
כח המידע במיקוד
קטגוריה ראשית
0

Microsoft

Oracle

IBM

Informatica

Sap

SAS

Qlikview

Cloudera

Machine Learning