МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АППАРАТ ДЛЯ АНАЛИЗА НАУЧНЫХ ТЕКСТОВ: ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ БАЙЕСА И ЕЕ РЕАЛИЗАЦИЯ

С.А.  Алтынбек; Ғ.Ж.  Шүйтенов; У.К.  Тұрысбекова; В.К.  Кубекова

doi:10.58805/kazutb.v.3.20-153

Ақпараттық-коммуникациялық және химиялық технология

№ 3 (20) - 2023 / 2023-09-30 / Көрілім саны: 104

ҒЫЛЫМИ МӘТІНДЕРДІ ТАЛДАУДЫҢ МАТЕМАТИКАЛЫҚ АППАРАТЫ: БАЙЕС ЫҚТИМАЛДЫҚТАР ТЕОРИЯСЫ ЖӘНЕ ОНЫ ЖҮЗЕГЕ АСЫРУv

Авторлар

С.А. Алтынбек ⁺⁻
Ғ.Ж. Шүйтенов⁺⁻
У.К. Тұрысбекова⁺⁻
В.К. Кубекова⁺⁻

Қазақ технология және бизнес университеті

Есіл университеті

Қазақ технология және бизнес университеті

Кілтті сөздер

параллельді талдау,ықтималдықтар теориясы, Байерс ықтималдық теориясы, ғылыми мәтін, үлкен деректер, құрылымдалмаған деректер, Apache Spark, бөлінген есептеулер, математикалық аппарат.

Артқа

PDF (RU)

DOI сілтемесі:

https://doi.org/10.58805/kazutb.v.3.20-153

Қалай дәйексөз келтіруге болады

Алтынбек , С. . ., Г. . Шүйтенов, У. . Тұрысбекова, і В. . Кубекова. «ҒЫЛЫМИ МӘТІНДЕРДІ ТАЛДАУДЫҢ МАТЕМАТИКАЛЫҚ АППАРАТЫ: БАЙЕС ЫҚТИМАЛДЫҚТАР ТЕОРИЯСЫ ЖӘНЕ ОНЫ ЖҮЗЕГЕ АСЫРУv». ҚазТБУ хабаршысы, вип. 3, вип. 20, Вересень 2023, doi:10.58805/kazutb.v.3.20-153.

ACM ACS APA ABNT Chicago Harvard IEEE MLA Turabian Vancouver

Аңдатпа

Бұл мақалада математикалық аппарат, атап айтқанда Байестің ықтималдықтар теориясы және оны мәтіндердің ғылыми әдістерін талдау үшін қолдану қарастырылады. Зерттеудің негізгі мақсаты құрылымдалмаған деректерді параллельді талдаудың болашақ интеллектуалды жүйесін әзірлеу үшін оңтайлы алгоритмдерді таңдау болып табылады. Осы мақсатқа жету үшін авторлар Apache Spark таратылған фраммаларын зерттейді. Олар осы фраммалардың мүмкіндіктері мен функционалдығын талдайды және Байес ықтималдық теориясына негізделген құрылымдалмаған деректерді талдаудың оңтайлы алгоритмдерін ұсынады. Бұл тәсіл мәтіндік ақпараттың үлкен көлемін тиімді талдауға, оны әртүрлі параметрлер бойынша бөлуге және жіктеуге мүмкіндік береді. Мақалада сонымен қатар деректерді параллельді талдау үшін Apache Spark қолданудың артықшылықтары сипатталған. Фрамма жоғары өңдеу жылдамдығын және ресурстарды тиімді пайдалануды қамтамасыз етеді, бұл құрылымдалмаған ақпараттың үлкен көлемін талдау үшін қолайлы таңдау жасайды. Мақала авторлары Байес ықтималдықтар теориясының математикалық аппаратын және Apache Spark таратылған фраммаларын пайдалану мәтіндік ақпаратты талдаудың тиімділігі мен дәлдігін қамтамасыз ете отырып, құрылымдалмаған деректерді параллель талдаудың интеллектуалды жүйесін жасауға мүмкіндік береді деген қорытындыға келеді.