WikiDer > Обработка данных

Data farming

Обработка данных представляет собой процесс использования разработанных вычислительных экспериментов для «наращивания» данных, которые затем могут быть проанализированы с использованием статистических методов и методов визуализации, чтобы получить представление о сложных системах. Эти методы можно применить к любой вычислительной модели.

Обработка данных отличается от Сбор данных, как указывают следующие метафоры:

Шахтеры ищут ценные самородки руды, закопанные в земле, но не могут контролировать, что там находится, или насколько сложно добыть самородки из окружающей среды. ... Точно так же майнеры данных стремятся раскрыть ценные фрагменты информации, скрытые в огромных объемах данных. Методы интеллектуального анализа данных используют статистические и графические измерения, чтобы попытаться определить интересные корреляции или кластеры в наборе данных.

Фермеры обрабатывают землю, чтобы получить максимальный урожай. Они манипулируют окружающей средой в своих интересах, используя орошение, борьбу с вредителями, севооборот, удобрения и многое другое. Мелкомасштабные эксперименты позволяют им определить, эффективны ли эти методы лечения. Точно так же фермеры, занимающиеся обработкой данных, манипулируют имитационными моделями в своих интересах, используя крупномасштабные эксперименты для получения данных из своих моделей таким образом, чтобы они могли легко извлекать полезную информацию. ... результаты могут выявить основные причинно-следственные связи между входными факторами модели и откликами модели в дополнение к богатому графическому и статистическому представлению этих взаимосвязей.[1]

Целевая группа НАТО по моделированию и симуляции задокументировала процесс сбора данных в Заключительный отчет MSG-088. Здесь для сбора данных используются совместные процессы в сочетании быстрого прототипирования сценария, имитационного моделирования, проектирования экспериментов, высокопроизводительных вычислений, а также анализа и визуализации в итеративном режиме. петля.

История

Наука о Дизайн экспериментов (DOE) существует уже более века, первопроходцем Р.А. Фишер для сельскохозяйственных исследований. Многие из классических планов экспериментов можно использовать в имитационных исследованиях. Однако вычислительные эксперименты имеют гораздо меньше ограничений, чем эксперименты в реальном мире, с точки зрения затрат, количества факторов, необходимого времени, способности воспроизводить, способности к автоматизации и т. Д. Следовательно, структура, специально ориентированная на крупномасштабные эксперименты по моделированию, является оправдано.

Люди проводят вычислительные эксперименты с тех пор, как существуют компьютеры. Термин «обработка данных» появился совсем недавно, он появился в 1998 году.[2] совместно с морской пехотой Проект Альберт, в котором были созданы небольшие модели дистилляции на основе агентов (тип стохастического моделирования) для отражения конкретных военных задач. Эти модели запускались тысячи или миллионы раз на Высокопроизводительный компьютерный центр Мауи и другие объекты. Аналитики Project Albert будут работать с экспертами в военной области, чтобы уточнить модели и интерпретировать результаты.

Изначально использование грубой силы полный факториал (с привязкой к сетке) конструкции означали, что моделирование необходимо проводить очень быстро, а исследования - высокопроизводительные вычисления. Тем не менее, только небольшое количество факторов (на ограниченном количестве уровней) могло быть исследовано из-за проклятие размерности.

В Центр обработки данных SEED на Военно-морская аспирантура также тесно сотрудничал с Project Albert в области создания моделей, анализа выходных данных и создания новых экспериментальные образцы чтобы лучше использовать вычислительные возможности Мауи и других объектов. Последние достижения в проектах, специально разработанных для обработки данных, можно найти в [3] ,[4]среди прочего.

Мастерские

Серия международных семинаров по обработке данных проводится с 1998 г. Центр обработки данных SEED. Международный семинар по обработке данных 1 прошел в 1991 году, и с тех пор было проведено еще 16 семинаров. На семинарах были представлены самые разные страны-участницы, такие как Канада, Сингапур, Мексика, Турция и США.[5]

Международные семинары по Data Farming работают в рамках сотрудничества различных групп экспертов. В последнем семинаре, проведенном в 2008 году, приняли участие более 100 команд. Командам специалистов по обработке данных назначается конкретная область исследования, например: робототехника, внутренняя безопасность, и помощь при стихийных бедствиях. Каждая группа экспериментирует и использует различные формы сбора данных, такие как Пифагор ПРО, модель Logistics Battle Command и агентно-ориентированная модель сенсора-эффектора (ABSEM).[5]

Рекомендации

  1. ^ Lucas, T. W .; Kelton, W. D .; Санчес, П. Дж .; Санчес, С.М.; Андерсон, Б. Л. (2015). «Изменение парадигмы: моделирование, теперь метод первой надежды». Логистика военно-морских исследований. 62 (4): 293–305. Дои:10.1002 / nav.21628.
  2. ^ Brandstein, A .; Хорн, Г. (1998). «Data Farming: мета-техника исследований в 21 веке». Наука маневров войны. Куантико, штат Вирджиния: Командование боевого развития морской пехоты.
  3. ^ Kleijnen, J. P.C .; Санчес, С.М.; Lucas, T. W .; Чоппа, Т. М. (2005). «Руководство пользователя в дивный новый мир моделирования экспериментов». ИНФОРМС Журнал по вычислительной технике. 17 (3): 263–289. Дои:10.1287 / ijoc.1050.0136.
  4. ^ Санчес, С.М.; Ван, Х. (2015). «Работайте умнее, а не усерднее: Учебное пособие по разработке и проведению имитационных экспериментов» (PDF). Материалы Зимней симуляционной конференции 2015 г.. Пискатауэй, штат Нью-Джерси: Институт инженеров по электротехнике и электронике, Inc.: 1795–1809.
  5. ^ а б Хорн, Г., и Швирц, К. (2008). Обзор данных по всему миру. Бумага представлена ​​в 1442-1447 гг. DOI: 10.1109 / WSC.2008.4736222

внешняя ссылка