วันเสาร์ที่ 13 มีนาคม พ.ศ. 2564

อัลกอริทึมอาจช่วยลดความซับซ้อนของ Big Data

Image: Getty Images

นักวิจัยจาก Texas A&M University, University of Texas at Austin และ Princeton University ได้พัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถนำไปใช้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โดยมีความสามารถในการแยกและเรียงลำดับของคุณลักษณะโดยตรงจากสำคัญที่สุดไปหาสำคัญน้อยที่สุด Reza Caixadeh แห่ง Texas A & M กล่าวว่า "มันมีวิธีที่ไม่เป็นระบบหลายวิธีในการดึงคุณสมบัติเหล่านี้ โดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ตอนนี้เรามีข้อพิสูจน์ทางทฤษฎีที่เข้มแข็งมากว่า ตัวแบบของเราสามารถค้นหาและดึงคุณลักษณะที่โดดเด่นเหล่านี้ออกจากข้อมูลพร้อมกัน ซึ่งสามารถทำได้ในรอบการทำงานเดียวเท่านั้น อัลกอริทึมเพิ่ม cost function ตัวใหม่ให้กับโครงข่ายประสาทเทียม เพื่อจัดลำดับของคุณลักษณะตามประสิทธิภาพให้อยู่ในตำแหน่งที่ถูกต้องที่สุด ทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลแบบคลาสสิกบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Texas A&M Engineering News

ไม่มีความคิดเห็น:

โพสต์ความคิดเห็น