ระบบการเรียนรู้ที่ไม่สามารถจัดการได้ จําเป็นสําหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งชุดข้อมูลที่ถูกติดป้ายนั้น ไม่สามารถใช้งานได้หรือไม่สามารถใช้งานได้ ระบบเหล่านี้ระบุรูปแบบและโครงสร้างภายในข้อมูล โดยไม่ต้องกําหนดป้ายไว้ล่วงหน้า ทําให้เหมาะสมสําหรับโปรแกรมต่าง ๆ เช่น การรวมเข้ากับการตรวจจับประตูมิติ และการสกัดดึงเอาคุณสมบัติ

ส่วนสําคัญของการเรียนรู้ที่ครอบคลุมอย่างกว้างขวาง

การออกแบบระบบการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพ รวมถึงส่วนประกอบหลักหลาย ๆ ส่วน ซึ่งรวมไปถึงข้อมูล ที่อยู่ระหว่างกระบวนการประมวลผล อัลกอริทึมที่สามารถบันทึกได้ และแก้ปัญหาการจัดเก็บที่มีประสิทธิภาพได้ การปรับปรุงที่เหมาะสม เพื่อให้แน่ใจว่ามีคุณภาพข้อมูลอยู่ ในขณะที่อัลกอริทึมที่สามารถพิมพ์ได้นั้น จัดการกับปริมาณและความเร็วของข้อมูลได้ การจัดเก็บคําตอบนั้นจะช่วยให้สามารถใช้งานและจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้รวดเร็ว

อัลกอริธึมแบบวาดได้สําหรับข้อมูลขนาดใหญ่

อัลกอริธึมแบบ algorithm expecting, percellular assages, และวิธีการที่ใช้กันที่มีความความหนาแน่นโดยทั่วไป จะถูกใช้ในการตั้งค่าขนาดใหญ่ อัลกอริทึมเหล่านี้ถูกปรับแต่งให้เหมาะกับการจัดจําหน่ายสภาพแวดล้อมการคํานวณ เช่น Apache Spup หรือ Hadow ซึ่งอนุญาตให้ประมวลผลข้อมูลผ่านโหนกหลายจุด วิธีการนี้จะช่วยลดการคํานวณและจัดการข้อมูลที่เกินความจุในหน่วยความจํา

ปัญหา และ วิธี แก้

การ จัด การ กับ ทรัพยากร ต่าง ๆ ทาง การ แพทย์ อาจ ทํา ให้ เกิด ปัญหา ที่ ร้าย แรง ได้

  • ประมวลผลข้อมูลก่อน
  • การคํานวณแบบแยก
  • ปรับแก้ค่าแกมม่าให้ถูกต้อง
  • การจัดการทรัพยากร