Det råder ingen tvekan om att big data nu snabbt expanderar inom alla vetenskaps- och ingenjörsområden. Även om potentialen hos dessa massiva data utan tvekan är betydande, kräver fullt förståeliga av dem nya sätt att tänka och nya inlärningstekniker för att ta itu med de olika utmaningarna. I den här artikeln presenterar vi en litteraturöversikt över de senaste framstegen inom forskning om maskininlärning för big data processing. För det första granskar vi maskininlärningsteknikerna och lyfter fram några lovande inlärningsmetoder i de senaste studierna, såsom representationsinlärning, djupinlärning, distribuerat och parallellt lärande, överföringsinlärning, aktivt lärande och kärnbaserat lärande. Därefter fokuserar vi på analys och diskussioner om utmaningar och möjliga lösningar för maskininlärning för big data. Därefter undersöker vi de nära kopplingarna mellan maskininlärning och signalbehandlingsteknik för stordatabehandling. Slutligen skisserar vi flera öppna frågor och forskningstrender.
Qiu m.fl. REF presenterade en undersökning av maskininlärning för Big Data, men de fokuserade på området signalbehandling.
A survey of machine learning for big data processing
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Advances in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}