論文の概要: Deep Learning and Machine Learning, Advancing Big Data Analytics and Management: Unveiling AI's Potential Through Tools, Techniques, and Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01268v2
- Date: Thu, 12 Dec 2024 07:29:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-13 13:29:55.950451
- Title: Deep Learning and Machine Learning, Advancing Big Data Analytics and Management: Unveiling AI's Potential Through Tools, Techniques, and Applications
- Title（参考訳）: ディープラーニングと機械学習、ビッグデータ分析と管理の強化 - ツール、テクニック、アプリケーションを通じてAIの可能性を明らかにする
- Authors: Pohsun Feng, Ziqian Bi, Yizhu Wen, Xuanhe Pan, Benji Peng, Ming Liu, Jiawei Xu, Keyu Chen, Junyu Liu, Caitlyn Heqi Yin, Sen Zhang, Jinlang Wang, Qian Niu, Ming Li, Tianyang Wang,
- Abstract要約: 人工知能(AI)、機械学習、ディープラーニングは、ビッグデータ分析と管理において変革の力となっている。
この記事では、これらの分野における基礎概念と最先端の展開について論じる。
理論的基盤を実行可能な戦略でブリッジすることで、ビッグデータ管理に革命をもたらすAIとLLMの可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.624263707781655
- License:
- Abstract: Artificial intelligence (AI), machine learning, and deep learning have become transformative forces in big data analytics and management, enabling groundbreaking advancements across diverse industries. This article delves into the foundational concepts and cutting-edge developments in these fields, with a particular focus on large language models (LLMs) and their role in natural language processing, multimodal reasoning, and autonomous decision-making. Highlighting tools such as ChatGPT, Claude, and Gemini, the discussion explores their applications in data analysis, model design, and optimization. The integration of advanced algorithms like neural networks, reinforcement learning, and generative models has enhanced the capabilities of AI systems to process, visualize, and interpret complex datasets. Additionally, the emergence of technologies like edge computing and automated machine learning (AutoML) democratizes access to AI, empowering users across skill levels to engage with intelligent systems. This work also underscores the importance of ethical considerations, transparency, and fairness in the deployment of AI technologies, paving the way for responsible innovation. Through practical insights into hardware configurations, software environments, and real-world applications, this article serves as a comprehensive resource for researchers and practitioners. By bridging theoretical underpinnings with actionable strategies, it showcases the potential of AI and LLMs to revolutionize big data management and drive meaningful advancements across domains such as healthcare, finance, and autonomous systems.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)、機械学習、ディープラーニングは、ビッグデータ分析と管理において変革の力となり、さまざまな産業における画期的な進歩を可能にしている。
本稿では,これらの分野における基礎概念と最先端の展開,特に大規模言語モデル(LLM)と自然言語処理,マルチモーダル推論,自律的意思決定におけるそれらの役割について論じる。
ChatGPT、Claude、Geminiといったハイライトツールについて、この議論はデータ分析、モデル設計、最適化における彼らの応用について検討している。
ニューラルネットワークや強化学習、生成モデルといった高度なアルゴリズムの統合により、複雑なデータセットを処理、視覚化、解釈するAIシステムの能力が向上した。
さらに、エッジコンピューティングや自動機械学習(AutoML)といったテクノロジの出現は、AIへのアクセスを民主化し、スキルレベルを越えたユーザによるインテリジェントなシステムへの関与を促進する。
この研究はまた、AI技術の展開における倫理的考慮、透明性、公平性の重要性を強調し、責任あるイノベーションの道を開く。
ハードウェア構成、ソフトウェア環境、および実世界のアプリケーションに関する実践的な洞察を通じて、この記事では研究者や実践者のための総合的なリソースとして機能する。
理論的基盤を実行可能な戦略でブリッジすることで、AIとLLMがビッグデータ管理に革命をもたらし、医療、金融、自律システムといった領域で有意義な進歩を遂げる可能性を示す。
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