Big Data Analytics och Deep Learning är två högfokuserade datavetenskaper. Big Data har blivit viktigt eftersom många organisationer både offentliga och privata har samlat in enorma mängder domänspecifik information, som kan innehålla användbar information om problem som nationell intelligens, it-säkerhet, bedrägeri upptäckt, marknadsföring och medicinsk informatik. Företag som Google och Microsoft analyserar stora mängder data för affärsanalys och beslut, vilket påverkar befintlig och framtida teknik. Deep Learning algoritmer extrahera hög nivå, komplexa abstraktioner som data representationer genom en hierarkisk inlärningsprocess. Komplexa abstraktioner lärs in på en given nivå baserad på relativt enklare abstraktioner formulerade i föregående nivå i hierarkin. En viktig fördel med Deep Learning är analys och inlärning av massiva mängder oövervakade data, vilket gör det till ett värdefullt verktyg för Big Data Analytics där rådata till stor del är omärkta och okategoriserade. I den aktuella studien undersöker vi hur Deep Learning kan användas för att ta itu med några viktiga problem inom Big Data Analytics, bland annat genom att extrahera komplexa mönster från massiva datavolymer, semantisk indexering, datamärkning, snabb informationssökning och förenkla diskriminativa uppgifter. Vi undersöker också några aspekter av Deep Learning-forskning som behöver ytterligare utforskas för att införliva specifika utmaningar som införts av Big Data Analytics, inklusive strömmande data, högdimensionella data, skalbarhet av modeller, och distribuerade datorer. Vi avslutar med att presentera insikter i relevanta framtida arbeten genom att ställa några frågor, bland annat definiera kriterier för dataprovtagning, modellering av domänanpassning, definiera kriterier för att erhålla användbara datauttag, förbättra semantisk indexering, halvövervakat lärande och aktivt lärande.
Djupt lärande är ett sådant forskningsområde som uppehåller sig vid automatisk utvinning av funktioner och representation av data, vilket fångar komplexa mönster observerade REF.
Deep learning applications and challenges in big data analytics
{'venue': 'Journal of Big Data', 'journal': 'Journal of Big Data', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}