5 つのステップで機械学習を使用してビッグデータを整理する方法

機械の場合 学習 ビッグデータが登場すると、ゲームは次のレベルに進みます。 膨大な情報量から、ビジネス課題の解決に役立つ知識を体系的に抽出するさまざまな手法が検討されているビッグデータ（次はBD）。 これを行うには、運用情報を取得するためのさまざまなアルゴリズム プロセスがあります。

BD スペシャリストは、未加工の構造化されていない情報を処理し、その処理を使用して意思決定をサポートします。 分析には、情報の検証、変換、クリーニング、およびモデリングが含まれます。

したがって、ビッグデータには、多様性と高い更新率も特徴とする巨大なデータセットが含まれます。 ビッグデータを整理するために機械学習の原則を効果的に使用および統合するには、ビッグデータがどのソースから来て、どのように使用できるかを理解する必要があります。

BD はどのソースから来ていますか?

すべての情報は、多くの代替ソースから収集されます。 通常のユーザーは、ビジネス コミュニケーションからショッピング、ソーシャル ネットワーキングまで、オンラインで多くの活動を行っています。 世界中の何十億もの接続デバイスと組み込みシステムも、毎日 IoT データを作成、収集、共有しています。 BD の主なソースは次のとおりです。

• ソーシャルネットワーク;
• データクラウド;
• ウェブサイト;
• モノのインターネット。

コンテンツの収集と処理は、BD を操作するための XNUMX つの主要な方法です。 XNUMX つ目は、情報を収集し、明確に説明することです。 情報を並べ替えて処理すると、目に見えないパターンや兆候が明らかになり、ほぼすべてのビジネス分野での意思決定に何らかの洞察が得られる可能性があります。 たとえば、パターン識別を使用して予測を行います。

ただし、ML メカニズム (以下、ML と呼びます) を統合し、BD を効果的に処理するには、強力なソフトウェア ソリューションが必要です。

企業は現在検討中です 合成データの生成 ユーザーのプライバシーを損なうことなくデータの整合性を維持します。

この仕事を請け負うソフトウェア開発会社をお探しの場合は、 イエローシステム いつもお世話になっています。

ビッグデータの 5V

BD の使用は、XNUMX つの基本原則 (ビッグデータの V) に関連付けられています。

1. ボリューム: 企業が収集する情報の量は本当に膨大であるため、ボリュームは分析の重要な要素になります。
2. 速度: 私たちの身の回りで起こるほとんどすべて (検索クエリ、ソーシャル ネットワークなど) は、新しいコンテンツを非常に迅速に生成します。その多くは意思決定に使用できます。
3. 多様性: 生成される情報は非常に多様で、ビデオ、テキスト、データベース、数字、グラフなど、さまざまな形式で表示されます。BD の種類を理解することは、その価値を解き放つ鍵となります。
4. 真実性: 信頼度の高い情報には、分析にとって貴重であり、最終的な結果に何らかの価値を追加する可能性のある多くの事実が含まれています。 信頼度の低い情報には、ノイズと呼ばれる無意味なコンテンツが含まれます。
5. 価値: BD を価値のあるソリューションに変える可能性。

機械学習の本質

ML はアルゴリズムの構築と最適化を探求します。そのタスクは次のとおりです。 予期せぬ/将来のデータを予測する。クラウド コンピューティングによって強化され、プロセスの柔軟性が保証され、ソースが何であれ複数のデータが関与します。 ML アルゴリズムは、次のような BD を使用するあらゆるステップに統合できます。

• データのセグメンテーション;
• データ解析;
• モデリング。

これらのステップを経ることで、重要な結論とパターンを含む全体像を把握し、それらを分類して明確な形に変換することができます。 機械学習と BD の融合は終わりのないプロセスです。 割り当てられたアルゴリズムは、情報がシステムに入力されるたびにチェックされ、改善されます。

一般に、専門的な ML は、増え続け、変化し続ける情報の流れをフォローアップするために適用されます。 ML アルゴリズムは、新しいコンテンツを処理し、それに関連するパターンを決定します。その後、意思決定プロセスのいくつかの段階を加速するためにビジネス フローに組み込むことができる価値のある結論に変換されます。

ビッグデータに ML アルゴリズムを使用する方法

マーケティングオートメーション

顧客ベースは、あらゆるベンチャーの心臓部です。 すべての企業は、コミュニケーション手法を習得し、利用可能なチャネルを介して顧客と簡単に連絡を取る必要があります. ML は複雑なアルゴリズムを適用して、顧客の希望と行動を正確に予測します。

ML と BD に支えられたマーケティング オートメーションは、センチメント分析、顧客セグメンテーション、およびパーソナライズされたメッセージによる直接的な広告活動を活用して、クライアントの期待に応えることができます。

ML は、視聴者の好みを正確に判断し、関連するコンテンツを配信するために、メディアやエンターテイメントの専門家によってよく使用されます。

テキスト感情分析

感情分析は、新製品の発売や新機能の導入のための強力なツールです。 ビッグデータでトレーニングされた ML モデルを使用すると、顧客の反応を正確に予測できます。つまり、顧客が製品を気に入るか、完全に無視するかです。

製品開発の初期段階から結果予測が可能！ これにより、市場のニーズに応じてデザインやマーケティング戦略を変更できます。

レコメンデーションシステム

製品のレコメンデーションは芸術のようなものです。それには、機械学習技術と BD の巧妙さと堅牢な組み合わせが必要です。 この組み合わせは、ストリーミング サービスに統合するのが最適です。コンテキストと行動予測を組み合わせてユーザー エクスペリエンスに影響を与え、企業が効果的な顧客オファーを生成できるようにします。

アプリのパフォーマンスを向上させ、ユーザー エンゲージメントを向上させ、ユーザー エクスペリエンスに影響を与える問題を特定できます。 HeadSpin のデータサイエンス主導のプラットフォーム。 HeadSpin のデータ サイエンス機能は、競合他社に先んじてビジネス目標を達成するのに役立ちます。

優れた製品レコメンデーションを作成するには、システムが顧客と会社の両方の要望とニーズを明確に理解する必要があります。 この情報の多くは、ソーシャル ネットワーク、Web フォーム、ロケーション履歴、およびその他のさまざまなソースから収集できます。

ML ベースのレコメンデーション システムは、特定のユニークな人間のニーズやその他の顧客の活動とデータを関連付けることで、企業に自動化されたマーケティング プロセスを提供します。 たとえば、Netflix はそれらを広範囲に使用して、適切なコンテンツを視聴者に提供しています。

危機管理

データ収集とコンピューティング能力の急速な発展に伴い、ML はビジネス上の意思決定に不可欠な要素になりつつあります。 リスク管理へのその適用は、新世代の改良された予測モデルの基礎を築きました。

リスク管理は、機械学習とビッグデータの主要なアプリケーションの XNUMX つです。 たとえば、銀行スコアリングを自動化し、信用スコア評価の主要段階をデジタル化するためにこれらを使用すると、金融機関のコストを大幅に削減できます。 この分野で最も役立つ ML 手法は回帰です。 デシジョンツリー図、ニューラルネットワーク。

パターンの解読

ML は、顧客の要望や行動を知ることが価値のある結果をもたらす可能性があるビジネス領域に最適です。 たとえば、医療や製薬では、大量の情報を処理する必要があります。 ML 技術により病気を早期に検出し、病院は過去の健康報告書、病理学的報告書、および病理学的報告書を分析することでサービスをより適切に管理できるようになります。 患者の病歴。 これにより診断が改善され、長期的には医学研究が促進されます。

総括する

機械学習はビッグデータの重要な部分であり、データを有用な知識に変換するために使用されます。 さまざまなソースから収集されたデータが ML アルゴリズムによって処理されると、システムは学習し、時間とともに改善されます。

ML をうまく活用するための鍵は、包括的なデータ統合を通じて、ユーザーの行動や変化する状況や傾向を正確に表す予測モデルを確立することです。

ほとんどの企業はまだ ML の基本レベルに取り組んでいますが、ML は、より強力で柔軟なソリューションを作成するために使用できる有望なテクノロジです。 継続的な研究開発努力により、この新しい技術の機能が確実に改善され、将来の予測と組織化においてより効果的かつ効率的なものになります。