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The VLDB Journal

17.04.2024 | Editorial

Special issue on “Machine learning and databases”

verfasst von: Matthias Boehm, Nesime Tatbul

Erschienen in: The VLDB Journal

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Excerpt

Recent advances in machine learning (ML) techniques have led to an explosion in their adoption across all fields of computer science, including database (DB) systems and data management. Meanwhile, end-to-end ML pipelines built for diverse data-driven applications are becoming increasingly more data-centric, presenting new challenges and opportunities in data science and engineering. From data collection and preparation to model training and deployment, efficient access to high-quality data and models form a critical component of the iterative lifecycle of these pipelines. Furthermore, new synergies arise in applying ML techniques for improving DB system internals as well as specializing their functionality and performance to new data and query workload characteristics—a critical need in increasingly more complex deployment environments, such as disaggregated cloud data centers or heterogeneous hardware settings. …

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Metadaten
Titel
Special issue on “Machine learning and databases”
verfasst von
Matthias Boehm
Nesime Tatbul
Publikationsdatum
17.04.2024
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
The VLDB Journal
Print ISSN: 1066-8888
Elektronische ISSN: 0949-877X
DOI
https://doi.org/10.1007/s00778-024-00848-x

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