آکادمی داده که به زودی پنجمین سال فعالیت خود را جشن می گیرد سالهاست به دنبال ایجاد محتوای مفید برای علاقه مندان علوم داده‌کاوی، متن کاوی و علوم مرتبط با علم داده، مدیریت دانش، هوش تجاری و مباحث مرتبط است. آکادمی داده امیدوار است با این اقدامات بتواند اثری هر چند اندک در افزایش آگاهی علاقه مندان به این حوزه ها داشته باشد. در این سری مقالات آکادمی داده تلاش دارد مقالات جالب، جدید، پر محتوا و اثرگزار را در علوم داده‌کاوی، متن کاوی، مدیریت دانش، هوش تجاری و مباحث مرتبط ارایه نماید. در این سری مقالات ابتدا مقدمه و سپس نتیجه گیری مقالات ارایه شده است و سپس فایل پی دی اف مقاله برای دانلود رایگان علاقه مندان توسط آکادمی داده تهیه شده و قابل دانلود است.
چکیده
تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و یادگیری عمیق دو تمرکز مهم در علم فناوری اطلاعات هستند. دادهی بزرگ در بسیاری از سازمانهای دولتی و خصوصی برای جمع آوری حجم انبوهی از اطلاعات در یک دامنه خاص نقش مهمی دارد، که می تواند شامل اطلاعات مفیدی در مورد مشکلاتی از قبیل اطلاعات ملی، امنیت سایبری، تشخیص تقلب ، بازاریابی و انفورماتیک پزشکی باشد. شرکت هایی مانند گوگل و مایکروسافت در حال تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها برای تحلیل کسب و کار و تصمیم گیری دربارهی تکنولوژی آینده هستند. یکی از مزایای کلیدی یادگیری عمیق، تجزیه و تحلیل و یادگیری از حجم انبوهی از دادههای بدون نظارت است، که در آن داده های خام تا حد زیادی بدون سازماندهی هستند. این موضوع باعث شده به عنوان یک ابزار ارزشمند برای تجزیه و تحلیل داده ی بزرگ مورد استفاده قرار گیرد.
در این مقاله بررسی می شود که الگوریتم یادگیری عمیق برای تجزیه و تحليل داده های بزرگ با چه چالش هایی مواجه است. در ادامه سه مورد از این چالشها، (جریان داده، داده های ابعاد بالا و مقیاس پذیری مدلها ) مطرح می شود و راهکارهایی را برای برطرف کردن آنها ارائه خواهیم نمود.
نتیجه
یادگیری عمیق دارای مزیت های زیادی برای تجزیه و تحلیل داده در حجم گسترده ای از داده های ورودی است. این موضوع به استخراج خودکار از ارائه ای از داده های پیچیده از حجم زیادی از داده های بدون نظارت کمک می کند، که این باعث شده یادگیری عمیق به یک ابزار مناسب برای تجزیه و تحلیل داده ی بزرگ تبدیل شود. در این مقاله بررسی شد که چگونه مشکلات مربوط به تجزیه و تحلیل داده ی بزرگ چالش هایی را برای الگوریتم یادگیری عمیق به وجود آورده اند.
رشد کم یادگیری عمیق باعث تحقیقات گسترده ای در این زمینه شده است. کارهای بیشتری لازم است در این مورد که چگونه می توانیم الگوریتم یادگیری عمیق را برای رسیدگی به مشکلات مرتبط با داده های بزرگ تطبیق دهیم. برخی از این مشکلات عبارتند از: ابعاد بالا، آنالیز جریان داده مقیاس پذیری از مدل های یادگیری عمیق، محاسبات توزیع شده، نمایه سازی معنایی، برچسب گذاری داده های بازیابی اطلاعات، معیارهای برای استخراج خوب از ارائه ای از داده ها در کارهای آینده باید به این مشکلات پرداخته شود، که هدف اصلی این تحقیقات کمک به یادگیری عمیق و تجزیه و تحلیل داده ی بزرگ می باشد.
این مقاله توسط آکادمی داده تهیه شده است و از طریق لینک قابل دسترسی است. محققین علاقه مند می توانند آن را به صورت رایگان دریافت نمایند.
اگر در حال پژوهش در حوزه داده کاوی هستید، سوالات و اشکالات خود را از طریق تلگرام با آکادمی داده در میان بگذارید. با عضو شدن در کانال تلگرام آکادمی داده از مقالات جدید و دیتاست های منتشر شده مطلع شوید.
مجموعه مقالات فارسی در مورد یادگیری عمیق که شامل 50 مقاله فارسی در مورد الگوریتم ها و روش های یادگیری عمیق است به صورت یکجا نیز از طریق لینک قابل دسترسی هستند.
اگر در زمینه داده کاوی در حال تحقیق یا پیاده سازی پروژه یا پایان نامه هستید برای گرفتن مشاوره یا دادن سفارش انجام با ما تماس بگیرید. آکادمی داده در تلگرام (https://t.me/dataacademy) حضور دارد برای ارتباط از طریق ایمیل آدرس جیمیل: dataacademyir@gmail.com می باشد.