論文の概要: How big is Big Data?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11404v1
• Date: Sat, 18 May 2024 22:13:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 17:59:18.176022
• Title: How big is Big Data?
• Title（参考訳）: ビッグデータはどのくらい大きいのか?
• Authors: Daniel T. Speckhard, Tim Bechtel, Luca M. Ghiringhelli, Martin Kuban, Santiago Rigamonti, Claudia Draxl,
• Abstract要約: 一般的な材料科学の機械学習問題において、それが何を意味するかを評価する。 モデルが類似したデータセットにどのように一般化するか、異種ソースから高品質なデータセットを収集できるかを問う。 ビッグデータには,作業のモチベーションを向上する上で,非常に異なる側面に沿って,ユニークな課題が存在していることが分かっています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18472148461613155
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Big data has ushered in a new wave of predictive power using machine learning models. In this work, we assess what {\it big} means in the context of typical materials-science machine-learning problems. This concerns not only data volume, but also data quality and veracity as much as infrastructure issues. With selected examples, we ask (i) how models generalize to similar datasets, (ii) how high-quality datasets can be gathered from heterogenous sources, (iii) how the feature set and complexity of a model can affect expressivity, and (iv) what infrastructure requirements are needed to create larger datasets and train models on them. In sum, we find that big data present unique challenges along very different aspects that should serve to motivate further work.
• Abstract（参考訳）: ビッグデータは、機械学習モデルを使用して予測能力の新たな波を導いてきた。 本研究では,教材科学における機械学習の典型的な問題における「ビッグ」の意味を評価する。 これは、データボリュームだけでなく、データ品質やインフラストラクチャの問題と同じくらいの正確性も懸念します。 選択した例で尋ねる (i)モデルが類似したデータセットにどのように一般化するか。 (II)異種源から高品質なデータセットを収集する方法。 三 モデルの特徴セットと複雑さが表現性にどのように影響するか、 (iv) より大きなデータセットを作成し、その上にモデルをトレーニングするために必要なインフラストラクチャ要件。 まとめると、ビッグデータには、さらなる作業の動機となる、非常に異なる側面に固有の課題が存在することが分かります。

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