bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИР10.35596/1729-7648-2019-124-6-62-71bsuir-1196Research ArticleЭЛЕКТРОНИКА, РАДИОФИЗИКА, РАДИОТЕХНИКА, ИНФОРМАТИКАELECTRONICS, RADIOPHYSICS, RADIOENGINEERING, INFORMATICSИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ И ОБЛАЧНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯINTELLIGENT DATA ANALYSIS AND CLOUD COMPUTINGТатурМ. М.TaturM. M.

Доктор технических наук, профессор, профессор кафедры электронных вычислительных машин

220013, г. Минск, ул. П. Бровки, 6

D.Sci, professor of the department of electronic computing machines

220013, Minsk, P. Brovka, st., 6

ЛукашевичМ. М.LukashevichM. M.

Кандидат технических наук, доцент, декан факультета компьютерных систем и сетей

220013, г. Минск, ул. П. Бровки, 6

PhD, associate professor, dean of the faculty of computer systems and networks

220013, Minsk, P. Brovka, st., 6

ПерцевД. Ю.PertsevD. Y.

Научный сотрудник НИЛ 3.6 НИЧ

220013, г. Минск, ул. П. Бровки, 6

220013, Minsk, P. Brovka, st., 6

ИскраН. А.IskraN. A.

Искра Наталья Александровна, старший преподаватель кафедры электронных вычислительных машин

220013, г. Минск, ул. П. Бровки, 6

Iskra Natalia Alexandrovna  , senior lecturer of the department of electronic computing machines

220013, Minsk, P. Brovka, st., 6

niskra@bsuir.byБелорусский государственный университет информатики и радиоэлектроникиBelarusian State University of Informatics and Radioelectronics201903102019066271Copyright © Татур М.М., Лукашевич М.М., Перцев Д.Ю., Искра Н.А., 20192019Татур М.М., Лукашевич М.М., Перцев Д.Ю., Искра Н.А.Tatur M.M., Lukashevich M.M., Pertsev D.Y., Iskra N.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/1196

В работе рассматривается понятие «интеллектуальный анализ данных», описывается концепция облачных вычислений. В качестве примера реализации интеллектуального анализа в виде облачных вычислений рассматривается система, разработанная и развернутая на вычислительном кластере кафедры ЭВМ БГУИР. Приводятся некоторые результаты проведения исследований при помощи данной системы.  

In this paper the term of «intelligent data analysis» is discussed, the cloud computing concept is described. The system developed and deployed on the computer cluster by ECM department of BSUIR is shown as an example of the intelligent data analysis by means of cloud computing. Some results of research with the help of this system are given.

интеллектуальный анализ данныхоблачные вычислениячастное облаковычислительный кластералгоритм k-среднихсегментация изображенийаннотирование изображенийintelligent data analysiscloud computingprivate cloudcomputer clusterk-meansimage segmentationimage captioningReferencesПоиск, визуализация скрытых зависимостей и прогнозирования развития ситуаций на базе технологий Data Mining & Knowledge Discovery / М.М. Татур [и др.] // Сб. матер. конф. «BIG DATA and Advanced Analytics». Минск, 2016. С. 194–196.Poisk, vizualizacija skrytyh zavisimostej i prognozirovanija razvitija situacij na baze tehnologij Data Mining & Knowledge Discovery / M.M. Tatur [i dr.] // Sb. mater. konf. «BIG DATA and Advanced Analytics». Minsk, 2016. S. 194–196. (in Russ.)Живицкая Е.Н., Пархименко В.А., Татур М.М. Технологии Data Mining & Knowledge Discovery в принятии решений в области маркетинга, менеджмента и логистики // Сб. матер. конф. «Сучасні проблеми і досягнення в галузі радіотехніки, теле-комунікацій та інформаційних технологій». Запорожье, 2016. С. 326–329.Zhivickaja E.N., Parhimenko V.A., Tatur M.M. Tehnologii Data Mining & Knowledge Discovery v prinjatii reshenij v oblasti marketinga, menedzhmenta i logistiki // Sb. mater. konf. «Suchasnі problemi і dosjagnennja v galuzі radіotehnіki, tele-komunіkacіj ta іnformacіjnih tehnologіj». Zaporozh'e, 2016. S. 326–329. (in Russ.)Применение методов DataMining и Knowledge Discovery в оперативно-розыскной деятельности / С.Н. Нефедов [и др.] // Сб. матер. конф. «Актуальные проблемы оперативно-розыскной деятельности». Минск, 2017. С. 70–72.Primenenie metodov DataMining i Knowledge Discovery v operativno-rozysknoj dejatel'nosti / S.N. Nefedov [I dr.] // Sb. mater. konf. «Aktual'nye problemy operativno-rozysknoj dejatel'nosti». Minsk, 2017. S. 70–72. (in Russ.)Татур М.М. Особенности построения вычислителей интеллектуальной обработки данных // Информатика. 2015. № 1 (45). С. 39–44.Tatur M.M. Osobennosti postroenija vychislitelej intellektual'noj obrabotki dannyh // Informatika. 2015. № 1 (45). S. 39–44. (in Russ.)К вопросу о подготовке данных для решения задач Data Mining / Е. Н. Живицкая [и др.] // Сб. матер. конф. «BIG DATA and Advanced Analytics». Минск, 2017. С. 288–292.K voprosu o podgotovke dannyh dlja reshenija zadach Data Mining / E. N. Zhivickaja [i dr.] // Sb. mater. konf. «BIG DATA and Advanced Analytics». Minsk, 2017. S. 288–292. (in Russ.)Интеллектуальный анализ данных: trend или application? / М.М. Татур [и др.] // Сб. матер. конф. «Информационные технологии и системы». Минск, 2017. С. 10–12.Intellektual'nyj analiz dannyh: trend ili application? / M.M. Tatur [i dr.] // Sb. mater. konf. «Informacionnye tehnologii i sistemy». Minsk, 2017. S. 10–12. (in Russ.)Tatur М.M., Iskra N.A. Intelligent Data Analysis: From Theory to Practice // Сб. матер. конф. «Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем». Минск, 2018. С. 171–175.Tatur M.M., Iskra N.A. Intelligent Data Analysis: From Theory to Practice // Sb. mater. konf. «Otkrytye semanticheskie tehnologii proektirovanija intellektual'nyh sistem». Minsk, 2018. S. 171–175.Мюллер А., Гвидо С. Введение в машинное обучение с помощью Python: руководство для специалистов по работе с данными. М., 2017. 393 с.Mjuller A., Gvido S. Vvedenie v mashinnoe obuchenie s pomoshh'ju Python: Rukovodstvo dlja specialistov po rabote s dannymi. M., 2017. 393 s. (in Russ.)Силен Д., Мейсман А., Али М. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных. СПб.: Питер, 2017. 336 с.Silen D., Mejsman A., Ali M. Osnovy Data Science i Big Data. Python i nauka o dannyh. SPb.: Piter, 2017. 336 s. (in Russ.)Mell P., Grance T. The NIST Definition of Cloud Computing / Recommendations of the National Institute of Standards and Technology. NIST, 2011.Mell P., Grance T. The NIST Definition of Cloud Computing / Recommendations of the National Institute of Standards and Technology. NIST, 2011.Marinescu D.C. Cloud Computing: Theory and Practice. Morgan Kaufmann, 2017. 588 p.Marinescu D.C. Cloud Computing: Theory and Practice. Morgan Kaufmann, 2017. 588 p.Bhowmik S. Cloud Computing. Cambridge University Press, 2017. 426 p.Bhowmik S. Cloud Computing. Cambridge University Press, 2017. 426 p.Демидчук А.И., Перцев Д.Ю., Самаль Д.И. Учебно-исследовательская система обработки больших данных // BIG DATA and Advanced Analytics. Минск: БГУИР, 2017. С. 170–173.Demidchuk A.I., Percev D.Ju., Samal' D.I. Uchebno-issledovatel'skaja sistema obrabotki bol'shih dannyh // BIG DATA and Advanced Analytics. Minsk: BGUIR, 2017. S. 170–173. (in Russ.)Система обработки больших данных на основе вычислительного кластера БГУИР / Д. И. Самаль [и др.] // Сб. матер. конф. «BIG DATA Advanced Analytics». Минск, 2018. С. 220–256.Sistema obrabotki bol'shih dannyh na osnove vychislitel'nogo klastera BGUIR / D.I. Samal' [i dr.] // Sb. mater. konf. «BIG DATA Advanced Analytics». Minsk, 2018. S. 220–256. (in Russ.)Интеллектуальная обработка больших объемов данных на основе технологий MPI и CUDA. Лабораторный практикум : пособие / А. И. Демидчук [и др.]. Минск : БГУИР, 2017. 60 с.Intellektual'naja obrabotka bol'shih ob'emov dannyh na osnove tehnologij MPI i CUDA. Laboratornyj praktikum: posobie / A. I. Demidchuk [i dr.]. Minsk: BGUIR, 2017. 60 s. (in Russ.)Zeppelin [Электронный ресурс]. URL: http://zeppelin.apache.org/ (дата обращения: 20.01.2019).Zeppelin [Electronic resourse]. URL: http://zeppelin.apache.org/ (data obrashhenija: 20.01.2019).Scikit-learn: Machine Learning in Python [Электронный ресурс]. URL: https://scikit-learn.org/stable/ (дата обращения: 20.01.2019).Scikit-learn: Machine Learning in Python [Electronic resourse]. URL: https://scikit-learn.org/stable/ (date of access: 20.01.2019).MLib Apache Spark [Электронный ресурс]. URL: https://spark.apache.org/mllib/ (дата обращения: 20.01.2019).MLib Apache Spark [Electronic resourse]. URL: https://spark.apache.org/mllib/ (date of access: 20.01.2019).Theano 1.0.0 documentation [Электронный ресурс]. URL: http://deeplearning.net/software/theano/ (дата обращения: 20.01.2019).Theano 1.0.0 documentation [Electronic resourse]. URL: http://deeplearning.net/software/theano/ (date of access: 20.01.2019).Weka 3 – Data Mining with Open Source Machine Learning Software in Java [Электронный ресурс]. URL: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ (дата обращения: 20.01.2019).Weka 3 – Data Mining with Open Source Machine Learning Software in Java [Electronic resourse]. URL: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ (date of access: 20.01.2019).Проявление закона Амдала–Густавсона на примере реализации алгоритма k-средних / А. И. Демидчук [и др.] // Сб. матер. конф. «BIG DATA and Predictive Analytics». Минск, 2015. С. 151–154.Projavlenie zakona Amdala-Gustavsona na primere realizacii algoritma k-srednih / A.I. Demidchuk [i dr.] // Sb. mater. konf. «BIG DATA and Predictive Analytics». Minsk, 2015. S. 151–154. (in Russ.)Лукашевич М.М., Старовойтов В.В. Методика подсчета числа ядер клеток на медицинских гистологических изображениях // Системный анализ и прикладная информатика. 2016. № 2. С. 38–42.Lukashevich M.M., Starovojtov V.V. Metodika podscheta chisla jader kletok na medicinskih gistologicheskih izobrazhenijah // Sistemnyj analiz i prikladnaja informatika. 2016. № 2. S. 38–42. (in Russ.)Ronneberger O., Fischer P., Brox T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation / Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, 2015. P. 234–241.Ronneberger O., Fischer P., Brox T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation / Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, 2015. P. 234–241. (in Russ.)Семантическая модель представления и обработки баз знаний / В.В. Голенков [и др.]. // Аналитика и управление данными в областях с интенсивным использованием данных. 2017. С. 412–419.Semanticheskaja model' predstavlenija i obrabotki baz znanij / V.V. Golenkov [i dr.]. // Analitika i upravlenie dannymi v oblastjah s intensivnym ispol'zovaniem dannyh. 2017. S. 412–419. (in Russ.)Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks / Shaoqing R. [et al.] // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2017. P. 1137–1149.Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks / Shaoqing R. [et al.] // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2017. P. 1137–1149.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.