Revista de minería de datos en genómica y proteómica

Abstracto

Implementación de máquinas de aprendizaje automático para análisis de big data: desafíos y soluciones

Ahmed N AL-Masri y Manal M Nasir

El análisis de Big Data es uno de los grandes desafíos para los algoritmos de Learning Machine (LM) porque la mayoría de las aplicaciones de la vida real involucran una información masiva o una base de conocimiento de big data. Por el contrario, un sistema de Inteligencia Artificial (IA) con una base de conocimiento de datos debería ser capaz de calcular el resultado de una manera precisa y rápida. Este estudio se centró en los desafíos y las soluciones del uso de Big Data. El procesamiento de datos es un paso obligatorio para transformar Big Data no estructurado en un conjunto de datos significativo y optimizado en cualquier módulo LM. Sin embargo, se debe implementar un conjunto de datos optimizado para respaldar un procesamiento distribuido y una aplicación en tiempo real. Este trabajo también revisó las tecnologías que se utilizan actualmente en el análisis de Big Data y el cálculo LM y enfatizó que la viabilidad de usar diferentes soluciones para ciertas aplicaciones podría aumentar el rendimiento de LM. El nuevo desarrollo, especialmente en computación en la nube y velocidad de transacción de datos, ofrece ventajas significativas para el uso práctico de aplicaciones de IA.