データ要約

データの要約化は、機械学習における核心的な課題であり、大規模なデータセットから小規模な要約を計算し、元のデータの主要な特徴と情報を効率的に保持することを目指しています。このタスクの目的は、データの量を削減することでストレージと計算リソースの使用を最適化し、要約されたデータがその後の分析やモデリングのタスクを支えられるようにすることです。データの要約化は、ビッグデータ処理、データストリーム分析、分散計算などの場面で重要な応用価値を持っています。