Использование машинного обучения в Big Data

Использование машинного обучения в Big Data

Бизнес охотно проводит еще больший анализ данных своих ресурсов. Они ищут методы и стратегию, которые наилучшим образом помогут им получить максимальную прибыль Есть много способов для выполнения аналитических данных, и каждые из них меняются в зависимости от типа бизнеса и то, что в конечном итоге организация хочет получить. В последнее время наблюдается всплеск инвестиции в сегмент Big-Data, тем менее, многие компании столкнулись с тем, что это очень трудоемкий процесс, а достичь самых глобальных результатов удается далеко не каждому. Традиционные аналитические подходы имеют проблемы управления большими объемами баз данных предприятий и, как следствие, результаты не всегда точные. Для того, чтобы эти проблемы, многие организации вкладывают средства в машинному обучение.

Машинное обучение — это не совсем новая идея. Концепция машинного обучения обсуждалась десятилетиями, но достичь каких-либо результатов в этом направлении, мало кому удавалось. Многие склоны думать, что это и есть и искусственный интеллект, но это не совсем так. Суть машинного обучения, как правило, состоит к разработке алгоритмов для обработки больших объемов данных в режиме реального времени. Сама же цель машинного обучения состоит в том, чтобы делать прогнозы, основанные на тенденциях и свойствах, которые уже были определены нами. Мы задаем им те или иные параметры, и они делает это без явного программирования, создавая алгоритмы прогноза модели будущего.

Это полностью автоматизированный процесс, который был раньше невозможен. Учитывая сочетание компьютерного программирования и статистики, ни один программист не может создавать прогнозирующие модели с той же скоростью. В результате, потенциал больших объемов данных, наконец, может быть реализован. Как упоминалось выше, большие данные баз данных включает в себя огромные наборы данных, собранных из различных источников. Анализ больших данных с использованием традиционных методов все еще идут в ногу со временем, но с машинным обучением, прогностическая информация теперь может предоставляться более точной и гораздо быстрее. Вокруг нас собирается много данных, но пределах возможного. Только с машинным обучением большие базы данных будут тщательно проанализированы самостоятельно, и уже нет необходимости вмешательства человека в этот процесс.

Таким образом, машина обучение предлагает точность, масштаб и скорость, необходимую для полного анализа данных, которая организация планирует собирать. Поскольку большее разнообразие больших данных могут быть проанализированы, границы многих компании расширяется до неограниченных возможностей. Когда нужен анализ из различных баз данных в режиме реальном времени, машинное обучение становится незаменимым инструментом, который предприятия не может игнорировать. Во многих отношениях, машинное обучение уже интегрировано во многих аспектах нашей жизни, мы просто этого не замечаем. Online рекомендации (Amazon или Netflix) являются продуктом алгоритмов машинного обучения. В режиме реального времени объявления, обнаруженные на веб-сайтах и мобильных приложениях, приходят из анализируемых данных многочисленных источников с машинного обучения. Даже спам-фильтры электронной почты являются формой машинного обучения.

И если говорить о будущем, то машинное обучение будет играть еще более ценную роль в новых технологиях. Беспилотные автомобили, например, будут использовать машинное обучение, чтобы они могли ориентироваться на дороге и распознавать аналогичные цели. Не говоря уже о самом Интернете, где нужно будет использовать машинное обучение, чтобы на основе бесконечных огромных баз данных информации выбрать оптимальный результат. Спецслужбы разных стран для мониторинга потенциальных преступников в социальных сетях используют именно машинное обучение. Роль машинного обучения в скором времени приобретет глобальный характер. В этой статье мы только прошли по поверхности того, что Big –Data могут предложить. Машинное обучение же позволит копать глубже и создаст возможности, о которых мы даже и не мечтали.

Оставить комментарий

Ваш email не будет опубликован.

*