YOCSEF广深思辨:复杂大数据聚类分析的机遇与挑战在何处?
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广东药科大学的傅城州博士指出,不能因为数据不好就不去做,我们的目标是从数据中找出问题、并解决问题,瓶颈不在于数据,而在于能够很好解决这个数据问题的算法。黄栋博士用了一个生动的比喻,他说:“炒菜炒得不好,不能怪原料,要反思的是厨艺不精!” 广东工业大学谢光强博士提到,此前项目经验,大部分时间花在数据清洗上,但这一部分不做好又无法开展后续核心算法工作,数据的整理和清洗其实更适合让公司的人来做,让学者可以更专注于核心算法设计。 中山大学李佩珍认为,在重视算法和数据的同时,不应该忽略算力。硬件和算法同时都是最大瓶颈,算力的瓶颈不在于不够大而在于不够accessible,很多人对超算不够了解或不知如何使用。 论坛争鸣议题讨论后,大家意犹未尽,辩论了由议题三产生的衍生议题“数据孤岛问题”、“大数据之大,哪一大,最可怕?大样本、大维度、大噪声,还是其他之大?”,讨论联邦学习与迁移学习问题,论及跨医院、跨银行的数据共享难题。参与讨论的人员各持观点,从不同角度进行激烈辨析,碰撞出很多思想的火花。本次广深联合大湾区IT创新论坛取得圆满成功。 延伸阅读:
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