Med den nya tekniken och alla tillhörande apparater, förutspås det att massiva mängder data kommer att skapas under de närmaste åren faktiskt, så mycket som 90% av nuvarande data skapades under de senaste åren - en trend som kommer att fortsätta under överskådlig framtid. Hållbara datorer studerar den process genom vilken datortekniker/forskare designar datorer och tillhörande delsystem på ett effektivt och effektivt sätt med minimal miljöpåverkan. Dagens intelligenta maskininlärningssystem är dock prestationsdrivna – fokus ligger på prediktiv/klassifikationsnoggrannhet, baserad på kända egenskaper som man lärt sig av träningsproven. Till exempel, de flesta maskinlärande-baserade icke-parametriska modeller är kända för att kräva höga beräkningskostnader för att hitta den globala optima. Med inlärningsuppgiften i en stor datauppsättning kommer därför antalet dolda noder inom nätverket att öka avsevärt, vilket så småningom leder till en exponentiell ökning av beräkningskomplexiteten. I detta dokument granskas således den teoretiska och experimentella datamodelleringslitteraturen, inom storskaliga dataintensiva områden, som avser: (1) modelleffektivitet, inklusive beräkningskrav för lärande, och dataintensiva områdens struktur och design, och införs (2) nya algoritmiska metoder med minst minneskrav och bearbetning för att minimera beräkningskostnaderna, samtidigt som dess prediktiv/klassificeringsnoggrannhet och stabilitet bibehålls.
Al-Jarrah m.fl. REF granskade maskininlärning för Big Data med fokus på effektiviteten hos storskaliga system och nya algoritmiska metoder med minskat minnesavtryck.
Efficient Machine Learning for Big Data: A Review
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}