Аннотация:
Статья носит обзорный характер: на ряде примеров демонстрируется целесообразность использования эволюционных алгоритмов для анализа больших данных. Эволюционные алгоритмы обладают очевидными преимуществами: высокая масштабируемость и гибкость, способность решать задачи глобальной оптимизации и оптимизировать несколько критериев одновременно являются существенными при отборе информативных признаков, селекции обучающих примеров и решении других задач снижения размерности данных. В частности, рассматривается применение эволюционных алгоритмов в сочетании с такими инструментами машинного обучения как нейронные сети и нечеткие системы. Приведенные примеры доказывают, что эволюционное машинное обучение становится все более и более востребованным и ожидается дальнейшее развитие данной области, в особенности в отношении анализа больших данных.
Ключевые слова:
эволюционные алгоритмы, большие данные, отбор признаков, селекция обучающих примеров, заполнение пропусков.