Guest
Оригинальное название: How to Shrink Big Data Ссылка на оригинальное видео: Дата публикации оригинала: 7 декабря 2020 г. Переведенное описание: Джелани Нельсон, ученый-компьютерщик из Калифорнийского университета в Беркли, расширяет теоретические возможности алгоритмов потоковой передачи с малым объемом памяти. Он обнаружил лучшие процедуры для быстрого ответа на такие вопросы, как «Сколько существует разных пользователей?» (известная как проблема отдельных элементов) и «Какие поисковые запросы сейчас наиболее популярны?» (проблема с частыми предметами). Алгоритмы Нельсона часто используют технику, называемую эскизированием, которая сжимает большие наборы данных в более мелкие компоненты, которые можно хранить, используя меньше памяти, и быстро анализировать. Прочтите полную статью на сайте Quanta:
