?
Переход от априорной к апостериорной информации: байесовские процедуры в распределенных крупномасштабных системах обработки данных
Рассматривается процедура перехода от априорной к апостериорной информации для линейного эксперимента в контексте систем Больших Данных. Этот процесс носит, на первый взгляд, принципиально последовательный характер, а именно: в результате наблюдения, априорная информация трансформируется в апостериорную, которая впоследствии трактуется как априорная для следующего наблюдения, ит.д. Показано, что такая процедура может быть распараллелена и унифицирована за счет преобразования как результатов измерений, так и исходной априорной информации к некоторому специальному виду. Исследуются и сравниваются свойства различных форм представления информации. Рассматриваемый подход позволяет эффективно масштабировать процедуру байесовского оценивания и, таким образом, адаптировать ее к проблемам обработки больших объемов распределенных данных.