Визначення iнформативностi параметрiв моделi прогнозування ймовiрностi вибору продукту в умовах «Big Data» - Гриценко, В.І.; Онищенко, І.М. (Кибернетика и вычислительная техника, 2017)
Впровадження нових методів та підходів до оброблення даних, які отримали назву «Big Data», особливо актуально для систем з високою завантаженістю. В умовах швидкого потоку даних традиційні пакетні методи моделювання не завжди дають точні та стійкі результати, бракує ефективних методів відбору важливих параметрів. Розглянуто онлайновий підхід до моделювання та прогнозування в умовах «Big Data» та методи оцінювання і відбору параметрів моделі прогнозування ймовірності вибору продукту за їх інформативною важливістю. Для визначення інформативності параметра розглянуто підхід до побудови моделі із використанням регуляризації L1 (LASSO), L2 (RIDGE) та модель Follow-The-Regularized-Leader. Теоретичні та математичні викладки супроводжуються програмною реалізацією методу мовою програмування Python. Методи online-learning дозволяють отримати оцінки параметрів моделі у режимі реального часу, що дає змогу використовувати їх у високонавантажених системах оброблення даних, у прогнозуванні та прийнятті рішень.