基因组学和蛋白质组学数据挖掘杂志

抽象的

学习大数据分析的机器学习实现、挑战和解决方案

艾哈迈德·N·马斯里和马纳尔·M·纳西尔

大数据分析是学习机器 (LM) 算法面临的一大挑战，因为大多数实际应用都涉及海量信息或大数据知识库。相比之下，具有数据知识库的人工智能 (AI) 系统应该能够准确快速地计算结果。本研究重点关注大数据的挑战和解决方案。数据处理是将非结构化大数据转换为任何 LM 模块中有意义且优化的数据集的必需步骤。但是，必须部署优化的数据集来支持分布式处理和实时应用。这项工作还回顾了目前在大数据分析和 LM 计算中使用的技术，并强调对某些应用使用不同的解决方案的可行性可以提高 LM 性能。新的发展，尤其是在云计算和数据交易速度方面的发展，为 AI 应用的实际使用提供了显着的优势。