Python-da böyük ölçülü verilənlərin analizi üçün DBSCAN alqoritminin tətbiqinə dair müzakirələr aparılıb İyun 07, 2020 | 12:03 / Konfranslar, iclaslar

“İnformasiya-kommunikasiya texnologiyalarının (İKT) inkişafı və İnternetin geniş yayılması müntəzəm olaraq 2,5 kvantilyon bayt həcmində məlumat yaradır. Nəticədə bu məlumatlar böyük ölçülü verilənlər konsepsiyasının meydana gəlməsinə səbəb olub”.

Bu fikirləri AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun magistrantı Aygül Fəxrəddinqızı 13 saylı şöbənin onlayn formada keçirilən elmi seminarında tədqiqat işinin aktuallığından bəhs edərkən səsləndirib. “Python-da böyük ölçülü verilənlərin analizi üçün DBSCAN alqoritminin tətbiqi” adlı magistr dissertasiya işi “Zoom Meeting” proqramı vasitəsilə müzakirə edilib.

Məruzəçi qeyd edib ki, bir sıra klasterləşdirmə alqoritmlərinin müqayisəli analizi və DBSCAN klasterləşdirmə alqoritminin tətbiqi ilə böyük ölçülü verilənləri tədqiq edərək bu alqoritmin üstünlüyünü göstərmək işin əsas məqsədidir.

Onun sözlərinə görə, dissertasiya işində böyük ölçülü verilənlər sahəsində elmi tədqiqatlar analiz edilib, böyük ölçülü verilənlərin analizi üçün maşın təlimi alqoritmləri araşdırılıb, klasterləşdirmə alqoritmləri və onların təsnifatı müqayisəli təhlil olunub. DBSCAN klasterləşdirmə alqoritmi araşdırılaraq DBSCAN klasterləşdirmə alqoritminin tətbiqi və eksperimental analizi üçün istifadə olunan metodlar müqayisə edilib, eləcə də Python-da böyük ölçülü verilənlərə tətbiq olunan DBSCAN alqoritminin nəticəsi müəyyən edilib.

Daha sonra məruzəçi böyük ölçülü verilənlər konsepsiyası, böyük ölçülü verilənlərə təsir edən “V”lərin artımı, verilənlərin klasterləşdirilməsindən danışıb. Qeyd edib ki, verilənlərin klasterləşdirilməsi məntiqi cəhətdən oxşar olan məlumatların fiziki cəhətdən birlikdə saxlanıldığı texnikadır: “Klasterləşdirmə oxşar xüsusiyyətlərə sahib obyektlərin bir qrupda yerləşdirilməsidir”.

Dissertasiya işində alınmış əsas nəticələrdən bəhs edən A.Fəxrəddinqızı tədqiqat işində aparılan təcrübələrə əsasən DBSCAN alqoritminin analiz edildiyini, bu analizlər nəticəsində alqoritmin istənilən əsasda böyük ölçülü verilənlər üçün praktik əhəmiyyətinin vurğulandığını diqqətə çatdırıb. Qeyd edib ki, alqoritm küy klasterini yaxşı aşkar edə bilib, eyni zamanda DBSCAN alqoritminin analizində səmərəliliyin artırılması üçün müxtəlif metodlardan istifadə olunub: “Bu metodların nəticəsinə əsasən DBSCAN alqoritmi müxtəlif indekslərə görə yüksək nəticə verib”,  deyə bildirən məruzəçinin sözlərinə görə, alqoritm əsas iki parametrin seçilməsində həssas olmasına baxmayaraq tədqiqat nəticəsində keyfiyyətli klasterlər əldə edilib.

Sonda məruzə ətrafında fikir mübadiləsi aparılıb, suallar cavablandırılıb. Şöbə müdiri, AMEA-nın müxbir üzvü, texnika elmləri doktoru Ramiz Alıquliyev mövzu ilə bağlı fikirlərini səsləndirib, bu istiqamətdə tədqiqatların davam etdirilməsini, eksperimentlərin aparılmasını tövsiyə edib.

© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.

İŞ FƏALİYYƏTİNİZƏ BİZİMLƏ BAŞLAYIN!
Ətraflı
BİZİM YARADICI VƏ ÖZÜNƏMƏXSUS İDEYALARIMIZA ETİBAR EDİN!
Ətraflı
ƏLVERİŞLİ QİYMƏTLƏRƏ KEYFiYYƏTLİ VƏ RƏNGARƏNG NƏŞRİYYAT İŞLƏRİ!
Ətraflı
İT BİLİKLƏRİNİZİ İNKİŞAF ETDİRƏRƏK KARYERANIZI DƏYİŞİN!
Ətraflı
ZƏNGİN E-KİTABXANA XİDMƏTLƏRİ!
Ətraflı