Алгоритм потоковой передачи

• Основы потоковой обработки данных

  • Потоковая обработка данных – это обработка данных, которые поступают непрерывно и требуют обработки в реальном времени. 
  • Потоковая обработка включает в себя задачи, такие как обнаружение аномалий, анализ временных рядов и классификация. 

• Методы потоковой обработки

  • Методы потоковой обработки включают в себя алгоритмы, которые обрабатывают данные в реальном времени, такие как алгоритмы Бойера-Мура и алгоритмы на основе скользящих средних. 
  • Алгоритмы потоковой обработки часто используют методы машинного обучения, такие как нейронные сети и деревья решений. 

• Проблемы потоковой обработки

  • Проблемы потоковой обработки включают в себя обнаружение аномалий, определение тренда и подсчет элементов. 
  • Для решения этих проблем используются алгоритмы, такие как алгоритмы мажоритарного голосования и многоступенчатые фильтры засорения. 

• Онлайн-обучение и хэширование функций

  • Онлайн-обучение позволяет изучать модели за один проход по обучающему набору данных. 
  • Хэширование функций используется для ускорения обработки данных и уменьшения объема памяти. 

• Нижние границы и другие методы

  • Для многих задач потоковой обработки были вычислены нижние границы, основанные на сложности коммуникации. 

• Дополнительные ресурсы

  • В статье также упоминаются другие методы, такие как кластеризация потоков данных и последовательные алгоритмы. 
  • Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.