АНАЛІЗ МЕТОДІВ ОПРАЦЮВАННЯ ВЕЛИКИХ ДАНИХ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМАХ КЕРУВАННЯ - ЄВСІНА, НАТАЛЯ; ДУДНИК, ОЛЕКСІЙ; ГАПОН, АНАТОЛІЙ; ЄВСІН, ГРИГОРІЙ (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2025)
У роботі проведено аналіз методів інтелектуальної обробки великих даних, які створюються та накопичуються в інтелектуальних системах керування. Розвиток інформаційних технологій вимагає швидкого управління великими обсягами неструктурованих даних. З появою дедалі більшої кількості IoT-пристроїв і сенсорів, здатних взаємодіяти з навколишнім середовищем і між собою, виникає цифрове середовище, що містить величезні обсяги різноманітних та змінюваних даних. Традиційні методи штучного інтелекту та машинного навчання, розроблені для детермінованих ситуацій, не підходять для таких умов. Оскільки кожен пристрій у інтелектуальній системі керування потребує великої кількості параметрів, важливо, щоб штучний інтелект міг адаптуватися і навчатися без заздалегідь заданої структури і параметрів. У статті виконано короткий огляд існуючих підходів і характеристик методів Data Mining. Наведено алгоритм процесу інтелектуального опрацювання даних, який дозволяє порівняти ефективність побудови інтелектуальної системи керування.
Keywords: Великі дані; Інтелектуальні системи керування; Data Mining; Штучний інтелект; Методи інтелектуального опрацювання даних