The P^2 algorithm for dynamic calculation of quantiles and histograms without storing observations (pdf)

by Raj Jain, Washington University in St. Louis, and Imrich Chlamatac, Università degli Studi di Trento and other places

"A heuristic algorithm is proposed for dynamic calculation of the median and other quantiles. The estimates are produced dynamically as the observations are generated. The observations are not stored; therefore, the algorithm has a very small and fixed storage requirement regardless of the number of observations. This makes it ideal for implementing in a quantile chip that can be used in industrial controllers and recorders. The algorithm is further extended to histogram plotting. The accuracy of the algorithm is analyzed.

...

The advantage of the P^2 algorithm is that observations need not to be stored and no prior knowledge of the range of values is required. The storage requirement of the proposed algorithm is small and fixed, regardless of the number of observations."

Download the full article (pdf): https://cacm.acm.org/research/the-p2-algorithm-for-dynamic-calculation-of-quantiles-and-histograms-without-storing-observations/

The new technique that has been introduced enables the calculation of quantiles and histograms in time without having to keep track of each observation. This method is highly flexible as it processes and evaluates data as it becomes available. By eliminating the need to store every data point this approach optimizes memory usage making it especially beneficial, for systems with limited storage capacity. With its efficient design this innovation has the potential to transform applications that require quantile assessments and histogram generation providing a streamlined solution, in environments where handling large amounts of data is crucial. (https://www.researchhub.com/paper/1275393/the-p2-algorithm-for-dynamic-calculation-of-quantiles-and-histograms-without-storing-observations/conversation#threadId=39821)









Commenti

Posta un commento

Post popolari in questo blog

Building a high-performance data and AI organization - MIT report 2023

«Gli Amministratori Delegati e i Consigli di Amministrazione riconoscono che la capacità della propria organizzazione di generare insight operativi dai dati, spesso in tempo reale, è di massima importanza strategica. Se ci fossero dubbi su questo punto, la corsa accelerata al digitale dei consumatori nell'anno di crisi appena trascorso li ha dissipati. Per aiutarle a diventare orientate ai dati, le aziende stanno sempre più implementando tecnologie avanzate basate su cloud, compresi strumenti analitici con capacità di apprendimento automatico (ML). Tuttavia, ciò che questi strumenti forniscono avrà un valore limitato senza dati abbondanti, di alta qualità e facilmente accessibili. In questo contesto, una gestione efficace dei dati è uno dei pilastri di un'organizzazione orientata ai dati. Ma gestire i dati in un'impresa è altamente complesso. Con l'introduzione di nuove tecnologie dei dati, il peso dei sistemi legacy e dei silos di dati cresce, a meno che non possano es
Continua a leggere

AI Will Transform the Global Economy. Let’s Make Sure It Benefits Humanity. - IFM blog

 In a new analysis, IMF staff examine the potential impact of AI on the global labor market. Many studies have predicted the likelihood that jobs will be replaced by AI. Yet we know that in many cases AI is likely to complement human work. The IMF analysis captures both these forces. The findings are striking: almost 40 percent of global employment is exposed to AI. Historically, automation and information technology have tended to affect routine tasks, but one of the things that sets AI apart is its ability to impact high-skilled jobs. As a result, advanced economies face greater risks from AI—but also more opportunities to leverage its benefits—compared with emerging market and developing economies. In advanced economies, about 60 percent of jobs may be impacted by AI. Roughly half the exposed jobs may benefit from AI integration, enhancing productivity. For the other half, AI applications may execute key tasks currently performed by humans, which could lower labor demand, leading to
Continua a leggere

Dove trovare raccolte di dati (dataset) utilizzabili gratuitamente

Quando si entra nel fantastico mondo dell'analisi dei dati il primo ingrediente che serve sono... i dati. E le raccolte di dati diventano fondamentali anche in seguito quando, ad esempio, si vuole addestrare un modello  di machine learning. In questa pagina annoto i siti dai quali è possibile scaricare gratuitamente e legalmente dataset curati di dati. Chiunque può contribuire segnalandone di nuovi nei commenti Kaggle ha un'intera sezione dedicata ai dataset, che possono essere liberamente scaricati e utilizzati per esercitarsi. Si trovano raccolte di dati di natura diversissima: i modelli di smartphone, con tutte le loro caratteristiche e fascia di prezzo; le raccolte di tweet per addestrare i modelli di machine learning ad indentificare i discorsi di incitamento all'odio e il linguaggio offensivo; le performance degli studenti liceali dei Paesi OECD in matematica, lettura e scienze e così via. Insomma, se hai bisogno di un database per un progetto, molto probabilmente su
Continua a leggere