ABSTRACT Big Data revolutionen lovar att omvandla hur vi lever, arbetar och tänker genom att möjliggöra processoptimering, ge insikt upptäckt och förbättra beslutsfattandet. Förverkligandet av denna storslagna potential bygger på förmågan att extrahera värde från sådana massiva data genom dataanalys; maskininlärning är dess kärna på grund av dess förmåga att lära sig från data och ge datadrivna insikter, beslut och förutsägelser. Men traditionella maskininlärningsmetoder utvecklades i en annan era, och är därför baserade på flera antaganden, såsom datauppsättningen som helt passar in i minnet, vad som tyvärr inte längre gäller i detta nya sammanhang. Dessa brutna antaganden, tillsammans med Big Datas egenskaper, skapar hinder för de traditionella teknikerna. Följaktligen sammanställer, sammanfattar och organiserar detta papper maskininlärningsutmaningar med Big Data. I motsats till annan forskning som diskuterar utmaningar belyser detta arbete relationen orsak-effekt genom att organisera utmaningar enligt Big Data Vs eller dimensioner som initierade frågan: volym, hastighet, variation, eller sannfärdighet. Dessutom diskuteras nya metoder och tekniker för maskininlärning när det gäller hur de kan hantera de olika utmaningarna med det slutliga målet att hjälpa utövare att välja lämpliga lösningar för sina användningsfall. Slutligen presenteras en matris för utmaningarna och tillvägagångssätten. Genom denna process ger detta dokument ett perspektiv på området, identifierar forskningsluckor och möjligheter, och ger en stark grund och uppmuntran till ytterligare forskning inom området maskininlärning med Big Data.
Maskininlärningsutmaningar med Big Data sammanställdes, sammanfattades och organiserades i papper REF.
Machine Learning With Big Data: Challenges and Approaches
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}