What is the translation of " LARGE DATA SETS " in Ukrainian?

• великих наборів даних
• великих масивів даних
• великі набори даних
• великими наборами даних
• великі масиви даних
• великими сукупностями даних

Examples of using Large data sets in English and their translations into Ukrainian

Experience of working with statistical analysis over large data sets.
Досвід роботи з статистичного аналізу на великих наборів даних.

Hands on Exercises- working with large data sets and extensive querying.
Практичні вправи- робота з великими наборами даних та великими запитами.

Large data sets may constitute a computational bottleneck for model-based methods.
Великі набори даних можуть утворювати обчислювальне вузьке місце для методів на основі моделей.

How to manipulate data and draw insights from large data sets;
Як маніпулювати даними і отримувати корисні інсайти з великих наборів даних;

They can analyze large data sets that are often fragmented and overlap with one another.
Він могжет аналізувати великі масиви даних, які часто фрагментиру. тся і перетинаються один з одним.

Having the server do the processing is usually more efficient, especially when working with large data sets.
Обробка на сервері зазвичай ефективніша, особливо під час роботи з великими сукупностями даних.

With your skills in handling large data sets, you will make a difference in elite sport in areas including:.
Завдяки своїм навичкам у роботі з великими наборами даних ви матимете різницю в елітному спорті в таких областях.

However, they soon found they both had interest in retrieving information from large data sets.
Однак незабаром виявилося, що їх обох надзвичайно цікавить проблема добування інформації з великих масивів даних.

Finally, large data sets greatly increase our ability to make causal estimates from observational data..
Нарешті, великі набори даних значно збільшують нашу здатність робити причинні оцінки за даними спостережень.

Many professionals simply do not cope with the tasks of detecting and preventing large data sets.
Багато фахівців просто не справляються з такими завданнями, як виявлення й запобігання атак на великі масиви даних.

Ideal GPGPU applications have large data sets, high parallelism, and minimal dependency between data elements.
Ідеальне застосування GPGPU мають великі набори даних, високий паралелізм і мінімальну залежність між елементами даних..

He actively works on development in the field of innovative technologies, large data sets processing and situational analytics.
Активно просуває розробки в галузі інноваційних технологій, обробки великих масивів даних і ситуаційної аналітики.

However, soon they discovered that both of them were extremely interested in the problem of extracting information from large data sets.
Однак незабаром виявилося, що їх обох надзвичайно цікавить проблема добування інформації з великих масивів даних.

GPGPU pipelines may improve efficiency on especially large data sets and/or data containing 2D or 3D imagery.
GPGPU конвеєри можуть підвищити ефективність на особливо великих наборах даних та/ або даних, що містять 2D або 3D зображення.

The high speed of the PC depends largely on the amount of RAM, which is extremely important for working with large data sets.
Висока швидкість роботи ПК залежить багато в чому від обсягу оперативної пам'яті, що вкрай важливо для роботи з великими масивами даних.

Putting it all together and Connecting Dots, Working with Large data sets, Steps involved in analyzing large data..
Встановлення всього цього разом і підключення точок, робота з великими наборами даних, кроки, що беруть участь у аналізі великих даних..

As Valery Semenets noted, this is the eleventh laboratory that opens on the basis of the university for the last year, but it is unique because of its equipment, and has a huge potential for transferring large data sets.
Як зауважив ректор ХНУРЕ, професор Валерій Семенець, це вже одинадцята лабораторія, яка відкривається на базі університету за останній рік, але саме вона є унікальною завдяки її обладнанню, що має великій потенціал для передачі великих масивів даних.

This makes joint optimization impractical for large data sets, and restricts the use of DBMs for tasks such as feature representation.
Це робить спільну оптимізацію вельми непрактичною для великих наборів даних, і серйозно обмежує застосування ГМБ в таких задачах як представлення ознак.

The core courses of the programme provide the key skillset of a data scientist: applying machine learning, managing large data sets, and generating interesting visualisations.
Основні курси програми забезпечують ключовий набір науковців: застосування машинного навчання, управління великими наборами даних та створення цікавих візуалізацій.

A number of authors have argued that large data sets are not a practical limitation, although the severity of this issue depends strongly on the characteristics of the models.
Ряд авторів стверджують, що великі набори даних не становлять практичного обмеження, хоча суворість цієї проблеми сильно залежить від характеристик моделей.

Automatic project classification is used to identify projects related to aging research within the large data sets and to classify projects into relevant semantic groups.
Автоматична класифікація використовується для визначення проектів, що відносяться до дослідження старіння, в межах великих наборів даних та для класифікації проектів до відповідних семантичних груп.

Join us to learn how to gain insights from large data sets through using statistical methods, optimisation techniques and predictive models, and apply these to business problems.
Приєднуйтесь до нас, щоб дізнатися, як отримати ідеї з великих наборів даних через допомогою статистичних методів, методів оптимізації та прогнозування моделей, і застосовувати їх до бізнес-проблем.

The tool can write to multiple databases, transmit large data sets and perform searches across several databases simultaneously.
Система може подавати запити в декілька баз даних, передавати великі набори даних і виконувати пошук по декількох базах даних одночасно.

This is particularly important when modeling large data sets, because then the posterior support of a particular model can appear overwhelmingly conclusive, even if all proposed models in fact are poor representations of the stochastic system underlying the observation data..
Це особливо важливо при моделюванні великих масивів даних, оскільки в такому випадку апостеріорна підтримка певної моделі може видаватися надзвичайно переконливою, хоча всі запропоновані моделі фактично є поганим представленням стохастичної системи, що стоїть за спостережуваними даними..

Lindley's paradox: Tiny errors in the null hypothesis are magnified when large data sets are analyzed, leading to false but highly statistically significant results.
Парадокс Ліндлі: маленькі помилки в нульовій гіпотезі сильно зростають, якщо аналізуються великі масиви даних, приводячи до помилкових, але одночасно точних зі статистичної точки зору результатів.

Modeling and forecasting of complex processes based on large data sets, their structuring according to specified algorithms, and generating reports and visualizations for end users.
Моделювання та прогнозування складних процесів на основі великих масивів даних, їх структуризація за заданими алгоритмами, генерація звітів і візуалізацій для кінцевих користувачів.

Like B-trees, this makes R-trees suitable for large data sets and databases, where nodes can be paged to memory when needed, and the whole tree cannot be kept in main memory.
На відміну від B-дерев, це робить R-дерева, придатними для великих наборів даних і баз даних, де вузли можуть бути вивантажені в пам'яті, коли це необхідно, і все дерево не може зберігатися в оперативній пам'яті.