Abstrato

Aprendizagem automática 2018: Metodologia de cima para baixo com grande informação - Abdurazzag Ali Aburas - Universidade de KwaZulu-Natal

Abdurazzag Ali Aburas

Hoje, está a desenvolver-se uma enorme informação ou ciência da informação. A grande questão da informação para as grandes empresas, por exemplo, transmissão de media, bancos, seguros sociais e enormes condições de instruções, por exemplo, explora faculdades. Necessitamos de grandes informações científicas, dado que reflectem numerosos dados de elevado efeito exigidos pelas empresas, pelo governo ou por partes potencialmente privadas. O objetivo desta discussão é apresentar componentes de auditoria de grande informação, investigar problemas de dificuldades de trabalho na configuração de engenharia, armazenar informação e recuperar dados/informação. Enormes tipos de bases de dados, por exemplo, nuvem, grande segurança da informação, arranjos de construção de programação e enormes rastreadores de informação da web avaliados. Além disso, com o desenvolvimento exponencial da informação recolhida e acessível, surge a necessidade de classificar e utilizar adequadamente essa informação de forma proficiente. Isto impõe novas dificuldades às organizações e a praticamente todas as organizações. Estas gigantescas medidas de informação são conhecidas como grandes informações e esta introdução abrange as estratégias essenciais utilizadas e verdadeiras aplicações e grande aproveitamento da informação recolhida. As situações de utilização são inúmeras e praticamente todas as organizações necessitam de gerir este problema. Seja como for, as grandes informações têm outro tipo de definição em termos de qualidade e quantidade, desta forma, independentemente de necessitarem de acompanhamento do seu negócio, dados dos seus clientes ou dados especializados. Consequentemente, os grandes métodos de informação devem ter um aparelho de cálculo inferior e não procedimentos de pressão para obter informações úteis. De cima para baixo e de baixo para cima são estratégias de processamento de informação e ordenação de conhecimento, utilizadas numa variedade de campos, incluindo software, teorias humanísticas e científicas (ver sistémica) e gestão e organização. Na prática, podem ser vistos como um estilo de pensamento, de ensino ou de liderança. Uma abordagem de cima para baixo (também conhecida como design passo a passo e, em alguns casos, utilizada como sinónimo de decomposição) é essencialmente a decomposição de um sistema para obter informações sobre os seus subsistemas composicionais através de engenharia inversa. Numa abordagem descendente, é formulada uma visão geral do sistema, especificando, mas não detalhando, quaisquer subsistemas de primeiro nível. Cada subsistema é então refinado com ainda mais detalhe, por vezes em muitos níveis adicionais de subsistemas, até que toda a especificação seja reduzida a elementos básicos. Um modelo de cima para baixo é frequentemente especificado com o auxílio de “caixas negras”, o que facilita a sua manipulação. No entanto, as caixas negras podem não esclarecer mecanismos elementares ou ser suficientemente detalhadas para validar realisticamente o modelo. A abordagem de cima para baixo começa com o panorama geral. A partir daí, divide-se em segmentos mais pequenos[1]. Uma abordagem ascendente é a junção de sistemas para dar origem a sistemas mais complexos, tornando assim os sistemas originais subsistemas do sistema emergente.O processamento bottom-up é um tipo de processamento de informação baseado em dados recebidos do ambiente para formar uma perceção. Do ponto de vista da psicologia cognitiva, a informação entra nos olhos numa direcção (entrada sensorial, ou "fundo") e é depois transformada numa imagem pelo cérebro que pode ser interpretada e reconhecida como uma percepção (saída que é "construída" do processamento à cognição final). Numa abordagem ascendente, os elementos básicos individuais do sistema são primeiro especificados com grande detalhe. Estes elementos são depois ligados entre si para formar subsistemas maiores, que por sua vez estão ligados, por vezes a vários níveis, até se formar um sistema completo de nível superior. Esta estratégia assemelha-se muitas vezes a um modelo “semente”, em que os começos são pequenos, mas eventualmente crescem em complexidade e completude. Contudo, as “estratégias orgânicas” podem resultar num emaranhado de elementos e subsistemas, desenvolvidos isoladamente e sujeitos a optimização local em vez de cumprirem um propósito global.

Biografia:

Abdurazzag Ali Aburas estudou na Universidade de KwaZulu-Natal, África do Sul