जीनोमिक्स और प्रोटिओमिक्स में डेटा माइनिंग जर्नल

अमूर्त

बिग डेटा एनालिटिक्स के लिए मशीन कार्यान्वयन सीखना, चुनौतियाँ और समाधान

अहमद एन अल-मसरी और मनाल एम नासिर

लर्निंग मशीन (एलएम) एल्गोरिदम के लिए बिग डेटा एनालिटिक्स एक बड़ी चुनौती है क्योंकि अधिकांश वास्तविक जीवन के अनुप्रयोगों में एक विशाल सूचना या बिग डेटा ज्ञान आधार शामिल होता है। इसके विपरीत, डेटा ज्ञान आधार वाला एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंट (एआई) सिस्टम सटीक और तेज़ तरीके से परिणाम की गणना करने में सक्षम होना चाहिए। इस अध्ययन ने बिग डेटा के साथ उपयोग करने की चुनौतियों और समाधानों पर ध्यान केंद्रित किया। किसी भी एलएम मॉड्यूल में असंरचित बिग डेटा को एक सार्थक और अनुकूलित डेटा सेट में बदलने के लिए डेटा प्रोसेसिंग एक अनिवार्य कदम है। हालाँकि, एक वितरित प्रसंस्करण और वास्तविक समय के अनुप्रयोग का समर्थन करने के लिए एक अनुकूलित डेटा सेट को तैनात किया जाना चाहिए। इस कार्य ने बिग डेटा विश्लेषण और एलएम कंप्यूटेशन में वर्तमान में उपयोग की जाने वाली तकनीकों की भी समीक्षा की और इस बात पर जोर दिया कि कुछ अनुप्रयोगों के लिए विभिन्न समाधानों का उपयोग करने की व्यवहार्यता एलएम प्रदर्शन को बढ़ा सकती है। नया विकास, विशेष रूप से क्लाउड कंप्यूटिंग और डेटा लेनदेन की गति में, एआई अनुप्रयोगों के व्यावहारिक उपयोग के लिए महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है।