基于深度学习的数据整理 [愿景]
数据库
2019-03-26 v2
摘要
数据整理——发现、集成与清洗数据的过程——是最古老、最困难却又不可避免的数据管理问题之一。尽管研究人员与从业者数十年的努力,它仍是数据科学家最耗时且最不愉快的工作之一。在大多数组织中,数据整理发挥着重要作用,以充分释放大数据的价值。不幸的是,当前解决方案跟不上不断变化的数据生态,因为它们通常需要极高的人力成本。与此同时,深度学习在图像识别、自然语言处理与语音识别等多个领域正取得显著成功。在本愿景论文中,我们探讨如何利用深度学习中一些基础性创新来改进现有数据整理方案并助力构建新方案。特别地,我们提供了当前深度学习全景的详尽概述,并指出了有趣的研究机遇、澄清了常见误解。我们希望这些重要领域的融合将引发一系列研究活动,从而显著改进许多数据整理任务的解决方案。
引用
@article{arxiv.1803.01384,
title = {Data Curation with Deep Learning [Vision]},
author = {Saravanan Thirumuruganathan and Nan Tang and Mourad Ouzzani and AnHai Doan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.01384},
year = {2019}
}