論文の概要: Deep Learning, Machine Learning, Advancing Big Data Analytics and Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02187v1
- Date: Tue, 03 Dec 2024 05:59:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:43:22.668152
- Title: Deep Learning, Machine Learning, Advancing Big Data Analytics and Management
- Title（参考訳）: ディープラーニング、機械学習、ビッグデータ分析と管理の改善
- Authors: Weiche Hsieh, Ziqian Bi, Keyu Chen, Benji Peng, Sen Zhang, Jiawei Xu, Jinlang Wang, Caitlyn Heqi Yin, Yichao Zhang, Pohsun Feng, Yizhu Wen, Tianyang Wang, Ming Li, Chia Xin Liang, Jintao Ren, Qian Niu, Silin Chen, Lawrence K. Q. Yan, Han Xu, Hong-Ming Tseng, Xinyuan Song, Bowen Jing, Junjie Yang, Junhao Song, Junyu Liu, Ming Liu,
- Abstract要約: 人工知能、機械学習、ディープラーニングの進歩は、ビッグデータ分析と管理の変革を触媒している。
本研究は,これらの技術の理論的基礎,方法論的進歩,実践的実装について考察する。
研究者、実践家、データ愛好家は、現代のデータ分析の複雑さをナビゲートするツールを利用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.911181864764117
- License:
- Abstract: Advancements in artificial intelligence, machine learning, and deep learning have catalyzed the transformation of big data analytics and management into pivotal domains for research and application. This work explores the theoretical foundations, methodological advancements, and practical implementations of these technologies, emphasizing their role in uncovering actionable insights from massive, high-dimensional datasets. The study presents a systematic overview of data preprocessing techniques, including data cleaning, normalization, integration, and dimensionality reduction, to prepare raw data for analysis. Core analytics methodologies such as classification, clustering, regression, and anomaly detection are examined, with a focus on algorithmic innovation and scalability. Furthermore, the text delves into state-of-the-art frameworks for data mining and predictive modeling, highlighting the role of neural networks, support vector machines, and ensemble methods in tackling complex analytical challenges. Special emphasis is placed on the convergence of big data with distributed computing paradigms, including cloud and edge computing, to address challenges in storage, computation, and real-time analytics. The integration of ethical considerations, including data privacy and compliance with global standards, ensures a holistic perspective on data management. Practical applications across healthcare, finance, marketing, and policy-making illustrate the real-world impact of these technologies. Through comprehensive case studies and Python-based implementations, this work equips researchers, practitioners, and data enthusiasts with the tools to navigate the complexities of modern data analytics. It bridges the gap between theory and practice, fostering the development of innovative solutions for managing and leveraging data in the era of artificial intelligence.
- Abstract（参考訳）: 人工知能、機械学習、ディープラーニングの進歩は、ビッグデータ分析と管理を研究とアプリケーションのための重要な領域に転換するきっかけとなった。
この研究は、これらの技術の理論的基礎、方法論的進歩、実践的な実装を探求し、大規模で高次元のデータセットから実行可能な洞察を明らかにする上で、それらの役割を強調した。
本研究は,データクリーニング,正規化,統合,次元化といったデータ前処理技術の体系的な概要を示し,分析のための生データを作成する。
アルゴリズムの革新とスケーラビリティに着目し,分類,クラスタリング,回帰,異常検出などのコア分析手法を検討する。
さらに、テキストは、データマイニングと予測モデリングのための最先端のフレームワークを掘り下げ、ニューラルネットワークの役割を強調し、ベクトルマシンをサポートし、複雑な分析課題に取り組むためのアンサンブルメソッドを強調している。
ストレージ、計算、リアルタイム分析の課題に対処するため、クラウドやエッジコンピューティングなど、分散コンピューティングパラダイムによるビッグデータの収束に特に重点を置いている。
データプライバシやグローバル標準への準拠など、倫理的考慮事項の統合は、データ管理の全体的視点を保証する。
医療、金融、マーケティング、政策立案などにわたる実践的な応用は、これらの技術の現実的な影響を示している。
包括的なケーススタディとPythonベースの実装を通じて、この作業は研究者、実践家、データ愛好家に対して、現代のデータ分析の複雑さをナビゲートするツールを提供する。
理論と実践のギャップを埋め、人工知能の時代におけるデータの管理と活用のための革新的なソリューションの開発を促進する。
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