יישומי GT בכנס ביג דטה בטכניון 26-03-2014

למה אי אפשר בביג-דטה להמשיך להשתמש בפתרונות הקודמים בעזרת כלים מחוזקים? למה צריך מודל חדש? האם יש בכלל טעם לנסות לאבחן נתונים כאשר הכמויות שלהם גדלות במהירות וכן גם הסיבוך, הדינאמיות, המשתמשים האפליקציות... הרי זה כמו לנסות לירות במטרה לא מוגדרת נעה בחושך. ובכן, מתברר שיש מוצא בתנאי ששומרים על שני עקרונות: (1) עקרון ההפרדה לקבוצות היררכיות - clustering, ו(2) עקרון אי התערבות בנתונים, כלומר עדיפים נתונים unsupervised. למרות הספקנות הרבה סביב פתרון חדש, זה אמיתי וזה עובד. אפשר להשיג את המטרה. המטרה בעיני, כמהנדסת תעשייה וניהול, היא להחזיר לביג דטה בעזרת הטכנולוגיה את השליטה הניהולית (= תכנון אפקטיבי ויעיל).
אביא מקרים לדוגמא.
- אדית

הבית של GT data mining

המצגת: events-tce.technion.ac.il/files/2014/04/Edith-Ohri1.pdf

events-tce.technion.ac.il/big-day-on-big...he-making/edith-ohri