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Neueste technologische Fortschritte ermöglichen eine kosteneffiziente Hochdurchsatzprofilierung biologischer Systeme. Die niedrigen Kosten der Datenerzeugung führen uns in das "Big Data"-Zeitalter. Die Verfügbarkeit von Big Data bietet beispiellose Möglichkeiten, bringt jedoch auch neue Herausforderungen für Datenmining und -analyse mit sich. In diesem Review führen wir zentrale Konzepte in der Analyse von Big Data ein, einschließlich sowohl "maschinelles Lernen"-Algorithmen als auch "unüberwachte" und "überwachte" Beispiele für jedes. Wir verweisen auf Pakete für die Programmiersprache R, die zur Durchführung von Analysen zum maschinellen Lernen verfügbar sind. Neben programmbasierten Lösungen überprüfen wir Webserver, die es Benutzern mit begrenztem oder keinem Programmierhintergrund ermöglichen, diese Analysen an großen Datenkompendien durchzuführen.
Greene et al. (Tue,) haben diese Frage untersucht.