ETN İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun alimləri tərəfindən mövcud kompüter resursları daxilində böyük verilənləri klasterləşdirməyə imkan verən yeni alqoritm işlənib. Alqoritm beynəlxalq əməkdaşlıq çərçivəsində AMEA-nın vitse-prezidenti, ETN İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun baş direktoru, akademik Rasim Əliquliyev, institutun şöbə müdiri, AMEA-nın müxbir üzvü Ramiz Alıquliyev və Avstraliya Federasiya Universitetinin professoru Adil Bağırov tərəfindən hazırlanıb. Alınmış nəticə təsir əmsalı (impact factor) 2.2 olan “Kybernetika” jurnalında çap olunub.
“IBK-means: böyük verilənlərin klasterləşdirilməsi üçün iterativ batch k-means alqoritmi” (IBK-means: an iterative batch k-means algorithm for big data clustering) adlı tədqiqat işində təqdim olunan “ibk-means” (iterative batch K-means) alqoritmi böyük verilənlərin emalında mövcud məhdudiyyətləri aradan qaldırmaq üçün işlənilmişdir. Ənənəvi K-means və mini-batch K-means alqoritmləri böyük verilənlər dəstində yaddaş və hesablama gücü məhdudiyyətləri səbəbindən effektiv olmur. Təklif olunan yeni alqoritm isə verilənləri hissələr (paket) üzrə emal etməklə bu çətinliyi aradan qaldırır, nəticədə həm sürət, həm də dəqiqlik baxımından daha üstün nəticələr əldə edilir.
Təcrübələr göstərib ki, ibk-means alqoritmi verilənlər dəstinin ölçüsündən asılı olaraq daha az vaxt sərf edir və daha dəqiq klasterləşdirmə nəticələri verir. Hissələrin ölçüsü artdıqca alqoritmin məhsuldarlığı da artır: yerinə yetirilmə vaxtı azalır, klasterlərin keyfiyyəti isə yaxşılaşır. Xüsusilə böyük verilənlər dəstində aparılan eksperimentlər ibk-means-in real vaxt rejimində səmərəli nəticələr verdiyini sübut etmişdir.
Tədqiqatçılar vurğulayırlar ki, təklif olunan yanaşma yalnız nəzəri cəhətdən deyil, həm də praktik tətbiq baxımından əhəmiyyətlidir. Alqoritm süni intellekt və ekspert sistemlərində real vaxtda böyük verilənlərin emalında istifadə oluna bilər. Bununla yanaşı, nəticələr gələcəkdə daha dəqiq və səmərəli klasterləşdirmə alqoritmlərinin işlənməsinə də yol açır.
Məqalədə həmçinin qeyd olunur ki, ibk-means alqoritmi kompüter resurslarından daha səmərəli istifadə etməyə imkan verir. Milyonlarla elementdən ibarət verilənlər dəstinin emalı üçün ənənəvi alqoritmlər kifayət qədər vaxt və resurs tələb etdiyi halda, ibk-means alqoritmi məhdud resurslu kompüterlərdə belə böyük verilənlərlə işləməyi mümkün edir. Bu isə gələcək tədqiqatlar üçün yeni perspektivlər açır.
Nəticə etibarilə, ibk-means alqoritmi həm elmi, həm də tətbiqi baxımdan mühüm əhəmiyyət kəsb edir və onun inkişafı böyük verilənlərin analizi, qərarvermə sistemləri və süni intellekt tətbiqlərində mühüm rol oynaya bilər.
© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.ict.az saytına istinad zəruridir.
_1756919759_e6b08.jpg)