Интеллектуальный анализ данных. Учебник

Вадим Николаевич Шмаль

Sergey Pavlov, master Plekhanov Russian University of Economics. Vadim Shmal, Ph. D., associate professor Russian University of Transport (MIIT).

Агентный анализ данных

Агентный интеллектуальный анализ — это междисциплинарная область, которая объединяет многоагентные системы с интеллектуальным анализом данных и машинным обучением для решения бизнес-задач и решения проблем в науке.

Агенты можно описать как децентрализованные вычислительные системы, обладающие как вычислительными, так и коммуникационными возможностями. Агенты моделируются на основе алгоритмов обработки данных и сбора информации, таких как «проблема агента», которая представляет собой метод машинного обучения, который пытается найти решения бизнес-проблем без какого-либо центра обработки данных.

Агенты похожи на распределенные компьютеры, где пользователи совместно используют вычислительные ресурсы друг с другом. Это позволяет агентам обмениваться полезными данными и обрабатывать данные параллельно, эффективно ускоряя обработку и позволяя агентам быстрее выполнять свои задачи.

Обычным применением агентов является обработка и передача данных, например, задача поиска и анализа больших объемов данных из нескольких источников для определенных шаблонов. Агенты особенно эффективны, потому что у них нет централизованного сервера, который бы отслеживал их действия.

В настоящее время в этой области существуют две технологии, которые обеспечивают ту же функциональность, что и агенты, но только одна из них широко используется: распределенные вычисления, которые основаны на ЦП и часто используют централизованные серверы для хранения информации; и локальные вычисления, которые обычно основаны на локальных устройствах, таких как ноутбук или мобильный телефон, при этом пользователи обмениваются информацией друг с другом.