数据管理和机器学习的协同效应:方法、挑战和未来的发展方向

机器学习和数据管理的交集已经成为一个快速发展的研究领域,作为机器学习的广泛应用在各种应用程序需要新技术的发展和策略来管理数据。这个跨学科领域旨在利用数据管理方法来提高机器学习系统,使其更具有可伸缩性和用户友好,以及利用机器学习技术来解决复杂的数据管理问题,如查询成本预测和基数估计。

这个研究课题的范围包括理论的进步,系统设计、算法的贡献,调查或实验研究数据管理的交集和机器学习领域。我们恳求高质量文章的以下类型:原始研究,发表文章的重要扩展,调查、视觉的论文,或基准研究。感兴趣的主题包括但不限于:

●数据收集和准备毫升应用程序;
●声明式机器学习;
●DB-inspired毫升系统优化技术;
●数据管理的生命周期期间毫升管道;
●毫升和数据调试;
●协助毫升管道施工;
●新方法和系统应用毫升;
●学习查询处理和优化;
●学习索引和存储;
●学习了数据库设计、配置和调优;
●ML-enabled数据探索和发现;
●ML-aware数据清洗、转换;
●基准数据集,了解数据管理系统;
●小说毫升在数据管理应用程序的使用。

关键字:数据管理、机器学习、数据收集、优化技术、大数据存储、数据库设计、数据清洗

重要提示:所有贡献这个研究课题必须的范围内的部分和期刊提交,作为其使命声明中定义。雷竞技rebat前沿有权指导检查手稿更适合部分或同行评审的期刊在任何阶段。