Comment utiliser l'apprentissage automatique pour organiser le Big Data en 5 étapes

Quand l'appareil apprentissage entre en jeu avec le Big Data, le jeu passe au niveau supérieur. Le Big Data (ci-après dénommé BD) examine différentes manières d'extraire systématiquement des connaissances utiles à la résolution de tâches commerciales à partir d'énormes masses d'informations. Pour ce faire, il existe différents processus algorithmiques permettant d'obtenir des informations opérationnelles.

Les spécialistes de BD travaillent avec des informations brutes non structurées dont le traitement sert d'aide à la prise de décision. L'analyse comprend la validation, la transformation, le nettoyage et la modélisation des informations.

Ainsi, le Big Data implique d'énormes ensembles de données qui se caractérisent également par une diversité et des taux de mise à jour élevés. Pour utiliser et intégrer efficacement les principes d'apprentissage automatique pour organiser le Big Data, nous devons comprendre de quelles sources il provient et comment il peut être utilisé.

De quelles sources proviennent les BD ?

Toutes les informations sont collectées à partir de nombreuses sources alternatives. Les utilisateurs ordinaires effectuent de nombreuses activités en ligne, des communications professionnelles aux achats et aux réseaux sociaux. Des milliards d'appareils connectés et de systèmes embarqués dans le monde créent, collectent et partagent également des données IoT chaque jour. Certaines sources principales de BD sont :

• Réseaux sociaux;
• Nuages ​​de données ;
• Sites Internet;
• Internet des objets.

La collecte et le traitement de contenu sont deux méthodes clés de travail avec BD. La première consiste à collecter des informations et à leur donner une explication claire. Le tri et le traitement des informations révèlent des modèles et des signes invisibles qui peuvent donner un aperçu de la prise de décision dans presque toutes les sphères commerciales. Par exemple, utiliser l'identification de modèles et donner des prévisions.

Cependant, pour intégrer les mécanismes ML (ci-après dénommés ML) et traiter efficacement le BD, vous avez besoin de solutions logicielles puissantes.

Les entreprises explorent désormais génération de données synthétiques pour maintenir l’intégrité des données sans compromettre la confidentialité des utilisateurs.

Si vous recherchez une société de développement de logiciels pour effectuer ce travail, systèmes jaunes est toujours à votre service.

5V de mégadonnées

Travailler avec BD est associé à cinq principes de base (les V du Big Data) :

1. Volume : la quantité d'informations que les entreprises collectent est vraiment énorme, le volume devient donc un facteur critique dans l'analyse ;
2. Vélocité : presque tout ce qui se passe autour de nous (requêtes de recherche, réseaux sociaux, etc.) génère très rapidement de nouveaux contenus, dont beaucoup peuvent être utilisés dans la prise de décision ;
3. Variété : les informations générées sont très diverses et peuvent être présentées dans de nombreux formats tels que des vidéos, du texte, des bases de données, des chiffres, des graphiques, etc. Comprendre les types de BD est essentiel pour débloquer sa valeur ;
4. Véracité : les informations de niveau de confiance élevé contiennent de nombreux faits qui peuvent être précieux pour l'analyse et qui ajoutent une certaine valeur au résultat final. Les informations à faible niveau de confiance impliquent un contenu dénué de sens, appelé bruit ;
5. Valeur : la possibilité de transformer BD en solutions de valeur.

L'essence de l'apprentissage automatique

ML explore la construction et l'optimisation d'algorithmes dont la tâche est de prédire les données inattendues/futures. Renforcée par le cloud computing, elle garantit la flexibilité du processus et implique plusieurs données, quelle qu'en soit la source. Les algorithmes ML pourraient être intégrés à chaque étape du travail avec BD, notamment les suivantes :

• Segmentation des données ;
• L'analyse des données;
• La modélisation.

En suivant ces étapes, vous pouvez obtenir une vue d'ensemble avec des conclusions et des modèles précieux, qui sont ensuite classés et convertis en une forme claire. Fusionner l'apprentissage automatique et BD est un processus sans fin. Les algorithmes assignés sont vérifiés et améliorés au fur et à mesure que les informations entrent dans le système.

En général, le ML professionnel est appliqué pour suivre le flux d'informations sans cesse croissant et changeant. Les algorithmes ML traitent le contenu émergent et déterminent les modèles qui lui sont associés, qui sont ensuite convertis en conclusions précieuses qui pourraient être incorporées dans le flux commercial pour accélérer certaines étapes du processus de prise de décision.

Comment utiliser les algorithmes ML pour le Big Data

Automatisation du Marketing

La clientèle est au cœur de toute entreprise. Chaque entreprise doit maîtriser les techniques de communication et entrer facilement en contact avec les clients via les canaux disponibles. ML applique des algorithmes complexes pour prédire avec précision les souhaits et les actions des clients.

Soutenue par ML et BD, l'automatisation du marketing peut tirer parti de l'analyse des sentiments, de la segmentation des clients et des efforts publicitaires directs via une messagerie personnalisée pour répondre aux attentes des clients.

Le ML est souvent utilisé par les spécialistes des médias et du divertissement pour déterminer avec précision les goûts du public et fournir le contenu pertinent.

Analyse des sentiments textuels

L'analyse des sentiments est un outil puissant pour lancer un nouveau produit ou introduire de nouvelles fonctionnalités. Les modèles ML entraînés sur le Big Data vous permettent de prédire avec précision la réaction des clients : s'ils vont adorer le produit ou l'ignorer complètement.

Prédire les résultats est possible au tout début du développement du produit ! Cela vous permet de modifier la conception ou la stratégie marketing en fonction des besoins du marché.

Systèmes de recommandation

Faire des recommandations de produits est comme un art : cela nécessite de la subtilité et une combinaison robuste de techniques de ML avec BD. Cette combinaison est mieux intégrée aux services de streaming : elle fusionne le contexte avec les prédictions comportementales pour influencer l'expérience utilisateur, permettant aux entreprises de générer des offres client efficaces.

Vous pouvez améliorer les performances de l'application, améliorer l'engagement des utilisateurs et identifier les problèmes qui affectent l'expérience utilisateur avec La plate-forme basée sur la science des données de HeadSpin. Les capacités de science des données de HeadSpin peuvent vous aider à garder une longueur d'avance sur la concurrence et à atteindre vos objectifs commerciaux.

Pour créer une bonne recommandation de produit, le système doit comprendre clairement les souhaits et les besoins du client et de l'entreprise. Une grande partie de ces informations peuvent être collectées à partir des réseaux sociaux, des formulaires Web, de l'historique de localisation et de diverses autres sources.

En corrélant les données avec des besoins humains spécifiques et uniques et d'autres activités des clients, les systèmes de recommandation basés sur le ML fournissent aux entreprises un processus de marketing automatisé. Par exemple, Netflix les utilise largement pour offrir le bon contenu aux téléspectateurs.

La gestion des risques

Avec le développement rapide de la collecte de données et de la puissance de calcul, le ML devient partie intégrante de la prise de décision des entreprises. Son application à la gestion des risques a jeté les bases d'une nouvelle génération de modèles prédictifs améliorés.

La gestion des risques est l'une des principales applications de l'apprentissage automatique et du Big Data. Par exemple, leur utilisation pour automatiser la notation bancaire et numériser les étapes clés de l’évaluation de la cote de crédit peut réduire considérablement les coûts d’une institution financière. Les méthodes de ML les plus utiles dans ce domaine sont les régressions, diagrammes d'arbre de décision, et les réseaux de neurones.

Déchiffrer les modèles

Le ML est parfait pour les sphères commerciales, dans lesquelles la connaissance des souhaits et des actions des clients peut apporter des résultats précieux. Par exemple, dans les secteurs de la santé et de la pharmacie, où vous devez traiter de nombreuses informations. Les techniques de ML détectent les maladies à un stade précoce et permettent aux hôpitaux de mieux gérer les services en analysant les rapports de santé antérieurs, les rapports pathologiques et antécédents des patients. Cela améliore les diagnostics et, à long terme, stimule la recherche médicale.

Pour résumer

L'apprentissage automatique est une partie essentielle du Big Data et est utilisé pour transformer les données en connaissances utiles. Comme les données collectées à partir de différentes sources sont traitées par des algorithmes ML, le système apprend et s'améliore avec le temps.

La clé pour tirer parti avec succès du ML réside dans l'intégration complète des données, afin d'établir des modèles prédictifs qui représentent avec précision le comportement des utilisateurs, ainsi que l'évolution de la situation et des tendances.

Bien que la plupart des entreprises travaillent encore sur le niveau de base du ML, il s'agit d'une technologie prometteuse qui peut être utilisée pour créer des solutions plus puissantes et flexibles. Les efforts continus de recherche et de développement permettront d'améliorer les caractéristiques de cette technologie émergente, la rendant plus efficace et efficiente pour prédire et organiser l'avenir.