2.4. Significance to emerging inter

2.4. Significance to emerging interdisciplinary research
Big data technologies and the corresponding fundamental research have become a research focus in academia. An emerging interdisciplinary discipline called data science [15] has been gradually
coming into place. This takes big data as its research object and aims at generalizing the extraction of knowledge from data. It spans across many disciplines, including information science, mathematics, social science, network science, system science, psychology, and economics [16,7]. It employs various techniques and theories from many fields, including signal processing, probability theory, machine learning, statistical learning, computer programming,
data engineering, pattern recognition, visualization, uncertainty modeling, data warehousing, and high performance computing.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.4 ความสำคัญที่จะเกิดขึ้นใหม่ในการวิจัยสหวิทยาการ
เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่และการวิจัยพื้นฐานที่สอดคล้องกันได้กลายเป็นที่มุ่งเน้นการวิจัยในสถาบันการศึกษา วินัยสหวิทยาการที่เกิดขึ้นใหม่เรียกว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูล [15] ได้รับการค่อย ๆ
เข้ามาในสถานที่ นี้จะมีข้อมูลขนาดใหญ่เป็นวัตถุการวิจัยและมีจุดมุ่งหมายที่ generalizing สกัดความรู้จากข้อมูลที่ มันครอบคลุมในหลายสาขาวิชารวมทั้งวิทยาการสารสนเทศคณิตศาสตร์สังคมศาสตร์วิทยาศาสตร์เครือข่ายระบบวิทยาศาสตร์จิตวิทยาและเศรษฐศาสตร์ [16,7] มันมีพนักงานเทคนิคต่างๆและทฤษฎีจากหลายสาขารวมทั้งการประมวลผลสัญญาณทฤษฎีความน่าจะเป็นกลไกการเรียนรู้การเรียนรู้ทางสถิติการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์,
วิศวกรรมข้อมูลการจดจำรูปแบบ, การแสดง, การสร้างแบบจำลองความไม่แน่นอนคลังข้อมูลและประมวลผลประสิทธิภาพสูง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.4 . ความสำคัญที่จะเกิดขึ้นใหม่สหวิทยาการวิจัย
ใหญ่ข้อมูลเทคโนโลยีและงานวิจัยพื้นฐานที่สอดคล้องกันได้กลายเป็นเน้นการวิจัยในสถาบันการศึกษา นายวินัยเรียกข้อมูลสหวิทยาการวิทยาศาสตร์ [ 15 ] ได้รับการค่อยๆ
เข้ามาในสถานที่ ข้อมูลนี้จะใหญ่เป็นวัตถุวิจัยและมุ่ง Generalizing การสกัดความรู้จากข้อมูลมันขยายไปหลายสาขา รวมทั้งข้อมูล วิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์ สังคมศาสตร์ วิทยาศาสตร์ เครือข่าย ระบบ วิทยาศาสตร์ จิตวิทยา และเศรษฐศาสตร์ [ 16,7 ] มันมีพนักงานเทคนิคและทฤษฎีจากหลายด้าน รวมถึงการประมวลผลสัญญาณความน่าจะเป็นทฤษฎี , การเรียนรู้เครื่อง , สถิติ , การเรียนรู้การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมข้อมูล
, รูปแบบ , ภาพ ,ความไม่แน่นอนโมเดลลิ่ง , การจัดการข้อมูลและการคำนวณประสิทธิภาพสูง .