机器学习帮助许多公司和组织理解数据并从中做出逻辑决策。根据经验丰富的Apache Spark开发人员的说法，人工智能(AI)被应用到系统中，会自动化理解和解释数据。作为建议，这些专家提醒IT处理程序，数据文件是机器学习中最重要的。因此，需要以特定的方式处理它们。下面是关于如何处理这些文件的一些见解。
处理小样本
有些组织处理大量数据，同时处理所有这些数据实际上是不可能的。在引入一个新的工作模型时，建议您随机选择一些样本并将其作为试验样本。当所有问题都解决后，现在解决方案可以应用于所有其他数据。此外，随机选择数据的习惯是对系统进行抽查的好方法。
为应用程序分配更多的内存
机器学习的一个限制因素是数据和库文件的默认内存。对于大多数组织来说，这还远远不够。那么，最好的做法是什么呢？有些应用程序允许用户在启动程序时将内存作为参数进行扩展。检查是否可以配置内存并展开它。
给你的电脑增加内存
在计算机上增加更多的空间可以提高速度，并减少由于不完整的处理而丢失数据的机会。在你的电脑上增加更多的内存是最好的方法之一。此外，您可以使用云技术获得更多的空间。
更改数据格式
您知道为什么需要更改数据格式吗？有些数据文件如CSV文件使用原始ASCII文本，加载速度较慢。为了使加载速度更快，您需要将文件的格式更改为更快的格式。在速度和内存使用方面，像Net CDF这样的二进制格式会做得更好。
关系数据库的使用
这个选项的功能是无限的。它通过从磁盘逐步分批地提供大数据集，帮助访问和存储组织中的大数据集。像MySQL这样的数据库工具是完美的例子，并且与许多机器学习工具兼容。
使用渐进式加载或数据流
大数据专家表示，你不需要同时存储所有数据。它可以通过编程逐步批量加载。如果没有，它还可以根据需要进行流处理，以避免在执行命令时重载工具的内存。使用允许流媒体功能的算法是必要的。
使用大数据平台
设计用于处理非常大数据的平台有时会派上用场。当需要的时候，不要犹豫利用其中的机器学习算法。Hadoop和Spark位于这个类别的顶部，可以应用于许多实例。然而，当所有其他处理大数据的方式都不可能实现时，这应该是最后的选择。
