كيفية استخدام التعلم الآلي لتنظيم البيانات الضخمة في 5 خطوات

عندما الجهاز تعلم يأتي دور البيانات الضخمة ، تنتقل اللعبة إلى المستوى التالي. تدرس البيانات الضخمة (المشار إليها لاحقًا باسم BD) طرقًا مختلفة لاستخراج المعرفة المفيدة بشكل منهجي لحل مهام العمل من كتل ضخمة من المعلومات. للقيام بذلك ، توجد عمليات حسابية مختلفة للحصول على معلومات تشغيلية.

يعمل أخصائيو BD مع المعلومات الخام غير المنظمة ، والتي تستخدم معالجتها لدعم اتخاذ القرار. تتضمن التحليلات التحقق من صحة المعلومات وتحويلها وتنظيفها ووضع نماذج لها.

وبالتالي ، تتضمن البيانات الضخمة مجموعات بيانات ضخمة تتميز أيضًا بالتنوع ومعدلات التحديث العالية. لاستخدام مبادئ التعلم الآلي ودمجها بشكل فعال لتنظيم البيانات الضخمة ، يجب أن نفهم المصادر التي تأتي منها وكيف يمكن استخدامها.

من أي مصادر يأتي BD؟

يتم جمع كل المعلومات من العديد من المصادر البديلة. يقوم المستخدمون العاديون بالعديد من الأنشطة عبر الإنترنت ، من الاتصالات التجارية إلى التسوق والشبكات الاجتماعية. تقوم المليارات من الأجهزة المتصلة والأنظمة المدمجة حول العالم أيضًا بإنشاء وجمع ومشاركة بيانات إنترنت الأشياء كل يوم. بعض المصادر الرئيسية لـ BD هي:

• الشبكات الاجتماعية؛
• غيوم البيانات
• مواقع الويب ؛
• انترنت الأشياء.

يعد جمع المحتوى ومعالجته طريقتين أساسيتين للعمل مع BD. الأول يتضمن جمع المعلومات وإعطاء تفسير واضح لها. تكشف معلومات الفرز والمعالجة عن أنماط وعلامات غير مرئية قد تعطي بعض الأفكار حول عملية صنع القرار في كل مجال عمل تقريبًا. على سبيل المثال ، استخدام تحديد النمط وإعطاء التنبؤات.

ومع ذلك، لدمج آليات ML (المشار إليها فيما يلي باسم ML) ومعالجة BD بشكل فعال، فإنك تحتاج إلى حلول برمجية قوية.

الشركات تستكشف الآن توليد البيانات التركيبية للحفاظ على سلامة البيانات دون المساس بخصوصية المستخدم.

إذا كنت تبحث عن شركة تطوير برمجيات لإنجاز هذه المهمة، أنظمة صفراء دائما في خدمتك.

5 فولت من البيانات الضخمة

يرتبط العمل مع BD بخمسة مبادئ أساسية (V's of Big Data):

1. الحجم: كمية المعلومات التي تجمعها الشركات هائلة حقًا ، لذا يصبح الحجم عاملاً حاسمًا في التحليلات ؛
2. السرعة: كل ما يحدث حولنا تقريبًا (استعلامات البحث والشبكات الاجتماعية وما إلى ذلك) يولد محتوى جديدًا بسرعة كبيرة ، يمكن استخدام الكثير منه في صنع القرار ؛
3. التنوع: المعلومات التي يتم إنشاؤها متنوعة للغاية ويمكن تقديمها في العديد من التنسيقات مثل مقاطع الفيديو والنصوص وقواعد البيانات والأرقام والمخططات وما إلى ذلك. يعد فهم أنواع BD مفتاحًا لإلغاء تأمين قيمته ؛
4. الصدق: تحتوي معلومات الثقة العالية على العديد من الحقائق التي يمكن أن تكون ثمينة للتحليل والتي تضيف بعض القيمة إلى النتيجة النهائية. تتضمن معلومات الثقة المنخفضة محتوى لا معنى له ، وهو ما يسمى الضوضاء ؛
5. القيمة: إمكانية تحويل BD إلى حلول قيمة.

جوهر التعلم الآلي

يستكشف ML بناء وتحسين الخوارزميات التي تتمثل مهمتها في التنبؤ بالبيانات غير المتوقعة/المستقبلية. وبفضل الحوسبة السحابية، فهي تضمن مرونة العملية وتتضمن بيانات متعددة، مهما كان مصدرها. يمكن دمج خوارزميات التعلم الآلي في كل خطوة من خطوات العمل مع BD، بما في ذلك ما يلي:

• تجزئة البيانات
• تحليل البيانات؛
• النمذجة.

من خلال اتباع هذه الخطوات ، يمكنك الحصول على صورة كبيرة مع استنتاجات وأنماط قيمة ، والتي يتم تصنيفها بعد ذلك وتحويلها إلى شكل واضح. يعد دمج التعلم الآلي و BD عملية لا نهاية لها. يتم فحص الخوارزميات المعينة وتحسينها بمرور الوقت عندما تدخل المعلومات إلى النظام.

بشكل عام ، يتم تطبيق ML الاحترافي لمتابعة التدفق المتزايد والمتغير للمعلومات. تعالج خوارزميات ML المحتوى الناشئ وتحدد الأنماط المرتبطة به ، والتي يتم تحويلها بعد ذلك إلى استنتاجات قيمة يمكن دمجها في تدفق الأعمال لتسريع بعض مراحل عملية صنع القرار.

كيفية استخدام خوارزميات التعلم الآلي للبيانات الضخمة

أتمتة التسويق

قاعدة العملاء هي قلب أي مشروع. يجب على كل شركة إتقان تقنيات الاتصال والتواصل بسهولة مع العملاء عبر القنوات المتاحة. يطبق ML خوارزميات معقدة للتنبؤ بدقة برغبات العملاء وأفعالهم.

بدعم من ML و BD ، يمكن لأتمتة التسويق الاستفادة من تحليل المشاعر وتجزئة العملاء والجهود الإعلانية المباشرة من خلال الرسائل المخصصة لتلبية توقعات العملاء.

غالبًا ما يستخدم ML من قبل المتخصصين في وسائل الإعلام والترفيه لتحديد أذواق الجمهور بدقة وتقديم المحتوى ذي الصلة.

تحليل المشاعر النصية

يعد تحليل المشاعر أداة قوية لإطلاق منتج جديد أو تقديم ميزات جديدة. تسمح لك نماذج ML المدربة على البيانات الضخمة بالتنبؤ بدقة برد فعل العملاء: ما إذا كانوا سيحبون المنتج أو يتجاهلونه تمامًا.

من الممكن توقع النتائج في بداية تطوير المنتج! يتيح لك ذلك تغيير التصميم أو استراتيجية التسويق وفقًا لاحتياجات السوق.

أنظمة التوصية

إن تقديم توصيات المنتج يشبه الفن: فهو يتطلب دقة ومزيجًا قويًا من تقنيات ML مع BD. يتم دمج هذا المزيج بشكل أفضل في خدمات البث: فهو يدمج السياق مع التنبؤات السلوكية للتأثير على تجربة المستخدم ، مما يمكّن الشركات من إنشاء عروض عملاء فعالة.

يمكنك تحسين أداء التطبيق ، وتحسين تفاعل المستخدم ، وتحديد المشكلات التي تؤثر على تجربة المستخدم مع منصة HeadSpin القائمة على علم البيانات. يمكن أن تساعدك قدرات علم البيانات من HeadSpin على البقاء في صدارة المنافسة وتحقيق أهداف عملك.

لإنشاء توصية منتج جيدة ، يجب أن يكون لدى النظام فهم واضح لرغبات واحتياجات كل من العميل والشركة. يمكن جمع الكثير من هذه المعلومات من الشبكات الاجتماعية ونماذج الويب وسجل المواقع ومجموعة متنوعة من المصادر الأخرى.

من خلال ربط البيانات باحتياجات بشرية محددة وفريدة وأنشطة العملاء الأخرى ، توفر أنظمة التوصية القائمة على ML للشركات عملية تسويق مؤتمتة. على سبيل المثال ، تستخدمها Netflix على نطاق واسع لتقديم المحتوى المناسب للمشاهدين.

إدارة المخاطر

مع التطور السريع لجمع البيانات وقوة الحوسبة ، أصبح ML جزءًا لا يتجزأ من عملية صنع القرار التجاري. وقد وضع تطبيقه في إدارة المخاطر الأساس لجيل جديد من النماذج التنبؤية المحسنة.

تعد إدارة المخاطر أحد أفضل تطبيقات التعلم الآلي والبيانات الضخمة. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي استخدامها لأتمتة تسجيل البنك ورقمنة المراحل الرئيسية لتقييم درجة الائتمان إلى تقليل تكاليف المؤسسة المالية بشكل كبير. أكثر طرق تعلم الآلة فائدة في هذا المجال هي الانحدارات، مخططات شجرة القرار، والشبكات العصبية.

فك رموز الأنماط

يعد ML مثاليًا لمجالات الأعمال ، حيث قد تؤدي معرفة رغبات العملاء وأفعالهم إلى نتائج قيّمة. على سبيل المثال ، في مجال الرعاية الصحية والمستحضرات الصيدلانية ، حيث تحتاج إلى معالجة الكثير من المعلومات. تكتشف تقنيات ML الأمراض في مرحلة مبكرة وتسمح للمستشفيات بإدارة الخدمات بشكل أفضل من خلال تحليل التقارير الصحية السابقة والتقارير المرضية و تاريخ المريض. هذا يحسن التشخيص ، وعلى المدى الطويل ، يحفز البحث الطبي.

لتلخيص

يعد التعلم الآلي جزءًا أساسيًا من البيانات الضخمة ويستخدم لتحويل البيانات إلى معرفة مفيدة. نظرًا لأن البيانات التي تم جمعها من مصادر مختلفة تتم معالجتها بواسطة خوارزميات ML ، يتعلم النظام ويتحسن بمرور الوقت.

إن مفتاح الاستفادة من ML بنجاح هو من خلال تكامل البيانات الشامل ، لإنشاء نماذج تنبؤية تمثل سلوك المستخدم بدقة ، فضلاً عن الوضع المتغير والاتجاهات.

على الرغم من أن معظم الشركات لا تزال تعمل على المستوى الأساسي من ML ، إلا أنها تقنية واعدة يمكن استخدامها لإنشاء حلول أكثر قوة ومرونة. ستضمن جهود البحث والتطوير المستمرة تحسين ميزات هذه التكنولوجيا الناشئة ، مما يجعلها أكثر فعالية وكفاءة في التنبؤ بالمستقبل وتنظيمه.