Інформаційна система напівконтрольованого навчання для аналізу вибірок даних із високою розмірністю

Abstract

Дослідження великих обсягів даних для виявлення прихованих закономірностей і тенденцій стає дедалі важливішим і кориснішим у останні роки. Ці великі обсяги даних характеризуються широкою доступністю, складністю структур і значним обсягом інформації. У статті запропоновано детальний опис інформаційної системи напівконтрольованого навчання для аналізу вибірок даних із високою розмірністю. Систему розроблено з метою опрацювання великих обсягів даних і використано методи напівконтрольованого навчання для ефективного аналізу та класифікації. Для цього проаналізовано наявні інформаційні системи, які здатні працювати з вибірками даних, які мають високу розмірність, а також методи, що ефективно проводять аналіз та класифікацію цих вибірок даних. Детально описано архітектуру системи, зокрема методи опрацювання даних, вибір ознак, модулі передпроцесінгу та методи оптимізації навчання. The study of large datasets to uncover hidden patterns and trends has become increasingly important and valuable in recent years. These large datasets are characterized by wide availability, structural complexity, and significant volume of information. This article proposes a detailed description of a semi-supervised learning information system for analyzing high-dimensional data samples. The system is designed to process large datasets using semi supervised learning methods for effective analysis and classification. Existing information systems capable of working with high-dimensional data samples, as well as methods for efficient analysis and classification of these data samples, were analyzed for this purpose. The article provides a detailed description of the system architecture, including data processing methods, feature selection, preprocessing modules, and training optimization methods.