Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
2 results
Search Results
Item Візуалізація даних, кластеризованих динамічно-інтервальною самоорганізовною картою..................(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Годич, О. В.; Мазепа, Т. П.Годич О. В. Візуалізація даних, кластеризованих динамічно-інтервальною самоорганізовною картою / О. В. Годич, Т. П. Мазепа // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2012. – № 743 : Інформаційні системи та мережі. – С. 64–73. – Бібліографія: 27 назв.Item Обчислювальні аспекти аналізу даних на основі карт Кохонена(Видавництво Львівської політехніки, 2011) Годич, О. В.; Давидов, М. В.; Нікольський, Ю. В.; Пасічник, В. В.; Щербина, Ю. М.Тенденції останнього десятиліття розвитку архітектури центральних обчислювальних процесорів чітко вказують на використання багатоядерного підходу зі збільшенням кількості процесорів кожні вісімнадцять місяців відповідно до закону Мура. Зміщення від архітектури швидких одноядерних до повільніших багатоядерних процесорів ставить питання про масштабовність великого класу обчислювальних алгоритмів, зокрема алгоритмів аналізу даних. Висвітлено результати дослідження з використання сучасних парадигм паралелізації у програмуванні з метою масштабування процесів аналізу даних на основі карт Кохонена. The trends of the past decade in architecture of the central processing unit show a clear direction towards multi-core processors with the number of cores increasing every eighteen months according to the Moore’s law. The shift from fast single-core to slower multi-core CPUs poses a question of scalability for a vast class of computational algorithms including algorithm used for data analysis. This paper presents the research result of using state of the art parallelisation programming paradigms to scale data analysis processes based on Self- Organising Maps.