YOCSEF广深思辨：复杂大数据聚类分析的机遇与挑战在何处？

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：

• 三大方面解析虚拟化技术在云计算数据中心中的应用
• 应对数据科学家短缺的6种方法
• iExec云算宝掀起分布式云计算革命

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!