ELMİ İSTİQAMƏTLƏR: İnformasiya texnologiyaları və informasiya cəmiyyəti BIG DATA ANALİTİKASI PROBLEMLƏRİ
Böyük həcmli verilənlərdə (Big Data) axtarışın effektivliyinin artırılması üçün neyron şəbəkəyə əsaslanan metod (Neural Foresting) təklif olunmuşdur.
Təmizlik (purity) və Devis-Boldin (Davies-Bouldin) indekslərinə əsaslanan faydalılıq funksiyalarını istifadə etməklə konsensus çəkili klasterləşmə ansamblı metodu təklif edilmişdir.
Neft və qaz sənayesində IoT sensorlardan toplanmış böyük həcmli məlumatların analizi üçün çoxsəviyyəli (cloud, fog və dew) arxitektura təklif olunmuşdur.
Böyük həcmli məlumatların effektiv klasterləşdirilməsi üçün paketlərə (“batches”) əsaslanan paralel k-means alqoritmi işlənilmişdir.
Big Data texnologiyalarının neft-qaz sənayesində tətbiqinin multidissiplinar problemləri analiz edilmiş, neft quyularının və mədənlərinin optimal idarə edilməsi məsələlərinin həllinə tətbiqi imkanları araşdırılmış və tövsiyələr işlənmişdir.
Böyük həcmli məlumatların təsnifatı və klasterləşməsi problemlərinin həllində müxtəlif dərin təlim modelləri analiz edilmiş və tətbiq olunduğu sahələrdən asılı olaraq bu modellərin seçilməsinə dair bəzi təklif və tövsiyələr işlənmişdir.
