Exploration of Big Data Analytics Using Machine Learning (ML): A Comprehensive Survey

Dieses Kapitel geht auf die Synergie zwischen maschinellem Lernen (ML) und Big-Data-Analyse ein und beleuchtet die transformativen Auswirkungen auf Entscheidungsprozesse in verschiedenen Branchen. Er untersucht die Merkmale von Big Data wie Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt, Wahrhaftigkeit und Wert und diskutiert die erheblichen Hindernisse bei der Analyse von Big Data wie Datenspeicherung, -verarbeitung, -integration, -sicherheit und -skalierbarkeit. Das Kapitel bietet einen umfassenden Überblick über Techniken des maschinellen Lernens, einschließlich überwachten Lernens für Klassifikations- und Regressionsaufgaben, unbeaufsichtigten Lernens zur Clusterbildung und Dimensionalitätsreduzierung sowie fortgeschrittener Methoden wie semi-supervised and reinforcement learning. Es untersucht auch die Rolle von Big-Data-Plattformen wie Hadoop und Spark, maschinellem Lernen wie TensorFlow und PyTorch und Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud und Azure bei der Unterstützung von Big-Data- und maschinellem Lernen. Das Kapitel schließt mit der Betonung der Bedeutung der Bewältigung von Herausforderungen wie Datenqualität, Rechenkomplexität und Skalierbarkeit, um Innovationen voranzutreiben und neue Chancen in verschiedenen Sektoren zu erschließen.