• Crowdsourcing used to collect dat

• Crowdsourcing used to collect data and/or features and
metadata to enhance the current semantics of data.
• Text analytics which aims to analyze large text collections
(email, web pages, etc.) to extract information. It is used
for topics modeling, question answering, etc.
Some proposals emphasize that those techniques rely on a
generalized picture of the underlying knowledge. Due to their
design they fail to capture the subtleties of the processes
which produce these data [33,34]. Moreover, these techniques
sometimes behave badly with very large datasets. It is the
case for example of learning-based techniques. There, size of
training data can exceed memory or the fast growing number
of features can lead to a high execution time. Sengamedu [35]
presents some scalable methods which can be applied for
machine learning (Random Projections, Stochastic Gradient
Descent and MinClosed sequences). Trends about big data
analytics are summarized within [31]. They mainly concern
visualization of multi-form, multi-source and real-time data.
Moreover, the size of data limits in-memory processing.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

• Crowdsourcing ที่ใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลหรือคุณสมบัติ และข้อมูลเมตาเพื่อเพิ่มความหมายของปัจจุบันของข้อมูล•การวิเคราะห์ข้อความที่วิเคราะห์คอลเลกชันของข้อความขนาดใหญ่(อีเมล หน้าเว็บ ฯลฯ) ในการดึงข้อมูล มีใช้สำหรับหัวข้อการสร้างโมเดล ถามตอบ ฯลฯข้อเสนอบางอย่างเน้นเทคนิคที่ใช้ในการรูปภาพทั่วไปความรู้พื้นฐาน เนื่องจากพวกเขาพวกเขาล้มเหลวในการจับภาพรายละเอียดปลีกย่อยของกระบวนการออกแบบซึ่งผลิตข้อมูลเหล่านี้ [33,34] นอกจากนี้ เทคนิคเหล่านี้บางครั้งทำตัวไม่ดีกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก มันเป็นการกรณีตัวอย่างเช่นของเทคนิคที่ใช้การเรียนรู้ มี ขนาดของข้อมูลการฝึกอบรมสามารถเกินหน่วยความจำหรือจำนวนที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วคุณสมบัติสามารถนำไปสู่เวลาการดำเนินการสูง Sengamedu [35]แสดงวิธีการบางอย่างปรับได้ซึ่งสามารถใช้สำหรับเครื่องเรียน (สุ่มคาดการณ์ Stochastic ไล่ระดับสีเชื้อสายและ MinClosed ลำดับ) แนวโน้มเกี่ยวกับข้อมูลวิเคราะห์จะสรุปภายใน [31] พวกเขาส่วนใหญ่เป็นกังวลแสดงข้อมูลหลายรูปแบบ หลายแหล่ง และแบบเรียลไทม์นอกจากนี้ ขนาดของข้อมูลที่จำกัดการประมวลผลในหน่วยความจำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

• Crowdsourcing ใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลและ / หรือคุณสมบัติและ
ข้อมูลเมตาเพื่อเพิ่มความหมายในปัจจุบันของข้อมูล.
•การวิเคราะห์ข้อความซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์คอลเลกชันข้อความขนาดใหญ่
(อีเมล, หน้าเว็บ, ฯลฯ ) เพื่อดึงข้อมูล มันถูกใช้
สำหรับหัวข้อการสร้างแบบจำลองการตอบคำถาม ฯลฯ
ข้อเสนอบางอย่างเน้นว่าเทคนิคเหล่านั้นพึ่งพา
ภาพทั่วไปของความรู้พื้นฐาน เนื่องจากพวกเขา
ออกแบบพวกเขาล้มเหลวในการจับภาพรายละเอียดปลีกย่อยของกระบวนการที่
ซึ่งผลิตข้อมูลเหล่านี้ [33,34] นอกจากนี้เทคนิคเหล่านี้
บางครั้งประพฤติมิชอบกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก มันเป็น
กรณีตัวอย่างของเทคนิคการเรียนรู้ตาม มีขนาดของ
ข้อมูลการฝึกอบรมสามารถเกินหน่วยความจำหรือตัวเลขการเติบโตอย่างรวดเร็ว
ของคุณสมบัติที่สามารถนำไปสู่การดำเนินการเป็นเวลาสูง Sengamedu [35]
นำเสนอวิธีการขยายขีดความสามารถบางอย่างที่สามารถนำมาใช้สำหรับ
การเรียนรู้เครื่อง (ประมาณการสุ่ม Stochastic ไล่โทนสี
โคตรและ MinClosed ลำดับ) แนวโน้มเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่
การวิเคราะห์สรุปได้ภายใน [31] พวกเขาส่วนใหญ่กังวล
ภาพของหลายรูปแบบหลายแหล่งที่มาและข้อมูลในเวลาจริง.
นอกจากนี้ยังมีข้อ จำกัด ขนาดของข้อมูลในหน่วยความจำในการประมวลผล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

- เตอร์ที่ใช้เก็บข้อมูล และ / หรือ คุณลักษณะ และเมตาดาต้าเพื่อเพิ่มความหมายของกระแสข้อมูล- การวิเคราะห์ข้อความ ซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์คอลเลกชันข้อความขนาดใหญ่( อีเมล , หน้าเว็บ , ฯลฯ ) เพื่อสกัดข้อมูล มันใช้สำหรับเรื่องการตอบคำถาม ฯลฯข้อเสนอบางอย่างเน้นที่เทคนิคเหล่านั้นพึ่งพาภาพตัวต้นแบบของความรู้ เนื่องจากของพวกเขาการออกแบบที่พวกเขาล้มเหลวที่จะจับ subtleties ของกระบวนการซึ่งข้อมูลเหล่านี้ 33,34 [ ผลิต ] นอกจากนี้ เทคนิคเหล่านี้บางครั้งทำตัวไม่ดีกับชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มาก มันคือคดีตัวอย่างของการเรียนรู้โดยใช้เทคนิค มีขนาดของข้อมูลการฝึกอบรมสามารถเกินความจำหรือตัวเลขการเติบโตอย่างรวดเร็วคุณสมบัติสามารถนำเวลาที่เนินสูง sengamedu [ 35 ]นำเสนอวิธีที่ยืดหยุ่นซึ่งสามารถใช้สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ( ประมาณการสุ่มสีสุ่มเชื้อสายและ minclosed ลำดับ ) แนวโน้มเกี่ยวกับข้อมูลใหญ่วิเคราะห์สรุปได้ภายใน [ 31 ] พวกเขาส่วนใหญ่กังวลการแสดงของหลายรูปแบบ , multi และข้อมูลแบบเรียลไทม์นอกจากนี้ ขนาดของเขตข้อมูลในการประมวลผล หน่วยความจำ