ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004

Федотов И.С.

студент 4 курса Северный (Арктический) федеральный университет (г. Архангельск, Россия)

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Аннотация: в статье рассматриваются основные аспекты применения методов глубокого обучения для анализа больших данных. Описаны ключевые задачи, такие как обработка неструктурированных данных, анализ текстов и обнаружение аномалий, связанные с вычислительными ресурсами, переобучением и интерпретируемостью моделей.

Ключевые слова: глубокое обучение, большие данные, анализ данных, нейронные сети, обработка текстов.

С увеличением объемов данных и их значимости для принятия решений, методы глубокого обучения (DL) становятся все более востребованными для анализа больших данных. Глубокое обучение, как подмножество машинного обучения, способно эффективно работать с огромными массивами данных, извлекая из них значимые закономерности и прогнозируя результаты с высокой точностью. В этой статье рассматриваются основные аспекты применения глубокого обучения для анализа больших данных, а также ключевые задачи, с которыми сталкиваются исследователи.

Одной из ключевых задач, где методы глубокого обучения демонстрируют высокую эффективность, является обработка и анализ неструктурированных данных. Большие данные часто включают изображения, тексты, видео и другие типы неструктурированной информации. Глубокие нейронные сети, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), позволяют анализировать такие данные с высокой

степенью точности. Например, CNN широко используются для классификации изображений и распознавания объектов, что особенно важно в системах видеонаблюдения и медицинской диагностики [1].

Обработка текстов также является важной задачей для глубокого обучения в больших данных. Модели на основе трансформеров, такие как BERT и GPT, значительно улучшили качество обработки естественного языка (NLP), что позволяет автоматически анализировать большие объемы текстовой информации, извлекая из них полезные инсайты. Это находит применение в автоматическом анализе отзывов клиентов, мониторинге социальных сетей и других областях, где необходимо обрабатывать большие текстовые массивы [2].

Еще одной важной областью применения глубокого обучения является обнаружение аномалий. В анализе больших данных эта задача становится все более сложной из-за высокой изменчивости и объема данных. Использование глубоких автоэнкодеров и других моделей позволяет выявлять отклонения от нормы, что особенно актуально в кибербезопасности, мониторинге сетевого трафика и финансовых операциях [3].

Несмотря на значительные достижения, применение методов глубокого обучения в анализе больших данных сопровождается рядом вызовов. Один из них — это необходимость больших вычислительных ресурсов. Обучение глубоких нейронных сетей требует мощных графических процессоров и значительного времени, что может быть недоступно для малых и средних предприятий. Кроме того, обработка больших данных приводит к необходимости разработки масштабируемых решений, которые могут эффективно работать в распределенных системах.

Применение методов глубокого обучения для анализа больших данных открывает широкие возможности для извлечения полезной информации из огромных объемов данных. В будущем можно ожидать дальнейшего развития и совершенствования технологий глубокого обучения, что позволит еще более эффективно анализировать большие данные и использовать их для решения сложных задач.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Глубокое обучение в диагностике [Электронный ресурс] - URL: https://habr.com/ru/articles/700344/;

2. Методы глубокого обучения для обработки текстов на естественном языке [Электронный ресурс] - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-glubokogo-obucheniya-dlya-obrabotki-tekstov-na-estestvennom-yazyke;

3. Методы машинного обучения для обнаружения аномалий [Электронный ресурс] - URL: https://scilead.ru/article/6980-metodi-mashinnogo-obucheniya-dlya-obnaruzheni

Fedotov I.S.

Northern (Arctic) Federal University (Arkhangelsk, Russia)

APPLICATION OF DEEP LEARNING METHODS FOR BIG DATA ANALYSIS

Abstract: the article discusses the main aspects of applying deep learning methods for big data analysis. Key tasks such as processing unstructured data, text analysis, and anomaly detection related to computational resources, overfitting, and model interpretability.

Keywords: deep learning, big data, data analysis, neural networks, text processing.