【摘 要】
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应用驱动创新,数据库技术就是在支持主流应用的提质降本增效中发展起来的.从OLTP、OLAP到今天的在线机器学习建模无不如此.机器学习是当前人工智能技术落地的主要途径,通过对数据进行建模而提取知识、实现预测分析.从数据管理的视角对机器学习训练过程进行解构和建模,从数据选择、数据存储、数据存取、自动优化和系统实现等方面,综述了数据管理技术的应用及优缺点,在此基础上,提出支持在线机器学习的数据管理技术的若干关键技术挑战.
【机 构】
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数据工程与知识工程教育部重点实验室（中国人民大学）,中国人民大学信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(62072458)。
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应用驱动创新,数据库技术就是在支持主流应用的提质降本增效中发展起来的.从OLTP、OLAP到今天的在线机器学习建模无不如此.机器学习是当前人工智能技术落地的主要途径,通过对数据进行建模而提取知识、实现预测分析.从数据管理的视角对机器学习训练过程进行解构和建模,从数据选择、数据存储、数据存取、自动优化和系统实现等方面,综述了数据管理技术的应用及优缺点,在此基础上,提出支持在线机器学习的数据管理技术的若干关键技术挑战.
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