機器學習幫助許多公司和組織理解數據并從中做出邏輯決策。根據經驗豐富的Apache Spark開發(fā)人員的說法，人工智能(AI)被應用到系統(tǒng)中，會自動化理解和解釋數據。作為建議，這些專家提醒IT處理程序，數據文件是機器學習中最重要的。因此，需要以特定的方式處理它們。下面是關于如何處理這些文件的一些見解。

處理小樣本

有些組織處理大量數據，同時處理所有這些數據實際上是不可能的。在引入一個新的工作模型時，建議您隨機選擇一些樣本并將其作為試驗樣本。當所有問題都解決后，現在解決方案可以應用于所有其他數據。此外，隨機選擇數據的習慣是對系統(tǒng)進行抽查的好方法。

為應用程序分配更多的內存

機器學習的一個限制因素是數據和庫文件的默認內存。對于大多數組織來說，這還遠遠不夠。那么，最好的做法是什么呢？有些應用程序允許用戶在啟動程序時將內存作為參數進行擴展。檢查是否可以配置內存并展開它。

給你的電腦增加內存

在計算機上增加更多的空間可以提高速度，并減少由于不完整的處理而丟失數據的機會。在你的電腦上增加更多的內存是最好的方法之一。此外，您可以使用云技術獲得更多的空間。

更改數據格式

您知道為什么需要更改數據格式嗎？有些數據文件如CSV文件使用原始ASCII文本，加載速度較慢。為了使加載速度更快，您需要將文件的格式更改為更快的格式。在速度和內存使用方面，像Net CDF這樣的二進制格式會做得更好。

關系數據庫的使用

這個選項的功能是無限的。它通過從磁盤逐步分批地提供大數據集，幫助訪問和存儲組織中的大數據集。像MySQL這樣的數據庫工具是完美的例子，并且與許多機器學習工具兼容。

使用漸進式加載或數據流

大數據專家表示，你不需要同時存儲所有數據。它可以通過編程逐步批量加載。如果沒有，它還可以根據需要進行流處理，以避免在執(zhí)行命令時重載工具的內存。使用允許流媒體功能的算法是必要的。

使用大數據平臺

設計用于處理非常大數據的平臺有時會派上用場。當需要的時候，不要猶豫利用其中的機器學習算法。Hadoop和Spark位于這個類別的頂部，可以應用于許多實例。然而，當所有其他處理大數據的方式都不可能實現時，這應該是最后的選擇。