ゲノミクスとプロテオミクスにおけるデータマイニングのジャーナル

概要

ビッグデータ分析のための学習マシンの実装、課題と解決策

アーメド・N・アル・マスリ氏とマナル・M・ナシル氏

ビッグデータ分析は、学習機械 (LM) アルゴリズムにとって大きな課題の 1 つです。実際のアプリケーションのほとんどが、膨大な情報やビッグデータの知識ベースを必要とするためです。対照的に、データ知識ベースを備えた人工知能 (AI) システムは、結果を正確かつ迅速に計算できる必要があります。この研究では、ビッグデータの使用に関する課題と解決策に焦点を当てました。データ処理は、構造化されていないビッグデータを、あらゆる LM モジュールで意味のある最適化されたデータセットに変換するための必須のステップです。ただし、分散処理とリアルタイム アプリケーションをサポートするには、最適化されたデータセットを展開する必要があります。この研究では、ビッグデータ分析と LM 計算で現在使用されているテクノロジも確認し、特定のアプリケーションに異なるソリューションを使用することで LM のパフォーマンスが向上する可能性があることを強調しました。特にクラウド コンピューティングとデータ トランザクション速度における新しい開発は、AI アプリケーションの実用化に大きな利点をもたらします。