머신 러닝을 사용하여 빅 데이터를 구성하는 5단계 방법

때 기계 배우기 빅 데이터와 함께 게임이 시작되면 게임은 다음 단계로 넘어갑니다. 빅데이터(이하 BD)는 방대한 양의 정보에서 업무 해결에 유용한 지식을 체계적으로 추출하기 위한 다양한 방법을 연구합니다. 이를 위해 운영 정보를 얻기 위한 다양한 알고리즘 프로세스가 있습니다.

BD 전문가는 구조화되지 않은 원시 정보로 작업하며, 이 정보의 처리는 의사 결정을 지원하는 데 사용됩니다. 분석에는 유효성 검사, 변환, 정리 및 모델링 정보가 포함됩니다.

따라서 빅 데이터에는 다양성과 높은 업데이트 속도를 특징으로 하는 거대한 데이터 세트가 포함됩니다. 빅 데이터 구성을 위한 기계 학습 원칙을 효과적으로 사용하고 통합하려면 빅 데이터가 어떤 소스에서 오고 어떻게 사용될 수 있는지 이해해야 합니다.

BD는 어떤 출처에서 왔습니까?

모든 정보는 많은 대체 소스에서 수집됩니다. 일반 사용자는 비즈니스 커뮤니케이션에서 쇼핑 및 소셜 네트워킹에 이르기까지 온라인에서 많은 활동을 수행합니다. 전 세계 수십억 개의 연결된 장치와 임베디드 시스템도 매일 IoT 데이터를 생성, 수집 및 공유합니다. BD의 일부 주요 소스는 다음과 같습니다.

• 소셜 네트워크;
• 데이터 클라우드;
• 웹사이트;
• 사물의 인터넷.

콘텐츠 수집 및 처리는 BD와 함께 작업하는 두 가지 주요 방법입니다. 첫 번째는 정보를 수집하고 이에 대한 명확한 설명을 제공하는 것입니다. 정보를 분류하고 처리하면 거의 모든 비즈니스 영역에서 의사 결정에 통찰력을 줄 수 있는 보이지 않는 패턴과 징후가 드러납니다. 예를 들어, 패턴 식별을 사용하고 예측을 제공합니다.

그러나 ML 메커니즘(이하 ML이라고 함)을 통합하고 BD를 효과적으로 처리하려면 강력한 소프트웨어 솔루션이 필요합니다.

기업들은 지금 탐색 중입니다. 합성 데이터 생성 사용자 개인 정보를 침해하지 않고 데이터 무결성을 유지합니다.

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빅 데이터의 5V

BD와 함께 일하는 것은 XNUMX가지 기본 원칙(빅 데이터의 V)과 관련이 있습니다.

1. 볼륨: 기업이 수집하는 정보의 양은 정말 엄청나므로 볼륨은 분석에서 중요한 요소가 됩니다.
2. 속도: 우리 주변에서 일어나는 거의 모든 것(검색 쿼리, 소셜 네트워크 등)은 새로운 콘텐츠를 매우 빠르게 생성하며, 그 중 다수는 의사 결정에 사용할 수 있습니다.
3. 다양성: 생성된 정보는 매우 다양하며 비디오, 텍스트, 데이터베이스, 숫자, 차트 등과 같은 많은 형식으로 제공될 수 있습니다. BD의 유형을 이해하는 것은 그 가치를 여는 열쇠입니다.
4. 진실성: 신뢰도가 높은 정보에는 분석에 중요하고 최종 결과에 약간의 가치를 추가할 수 있는 수많은 사실이 포함되어 있습니다. 신뢰도가 낮은 정보에는 노이즈라고 하는 무의미한 콘텐츠가 포함됩니다.
5. 가치: BD를 가치 있는 솔루션으로 전환할 수 있는 가능성.

머신러닝의 본질

ML은 다음 작업을 수행하는 알고리즘의 구성 및 최적화를 탐색합니다. 예상치 못한/미래 데이터 예측. 클라우드 컴퓨팅을 통해 프로세스의 유연성을 보장하고 소스가 무엇이든 여러 데이터를 포함합니다. ML 알고리즘은 다음을 포함하여 BD 작업의 모든 단계에 통합될 수 있습니다.

• 데이터 분할
• 데이터 분석;
• 모델링.

이러한 단계를 거치면 귀중한 결론과 패턴이 포함된 큰 그림을 얻을 수 있으며, 이를 분류하여 명확한 형태로 변환할 수 있습니다. 기계 학습과 BD를 병합하는 것은 끝없는 과정입니다. 할당된 알고리즘은 정보가 시스템에 입력될 때마다 확인되고 개선됩니다.

일반적으로 전문 ML은 끊임없이 증가하고 변화하는 정보 흐름을 따라가기 위해 적용됩니다. ML 알고리즘은 새로운 콘텐츠를 처리하고 이와 관련된 패턴을 결정한 다음 비즈니스 흐름에 통합할 수 있는 귀중한 결론으로 ​​변환하여 의사 결정 프로세스의 일부 단계를 가속화합니다.

빅 데이터에 ML 알고리즘을 사용하는 방법

마케팅 자동화

고객 기반은 모든 벤처의 핵심입니다. 모든 회사는 커뮤니케이션 기술을 숙달하고 사용 가능한 채널을 통해 고객과 쉽게 연락해야 합니다. ML은 복잡한 알고리즘을 적용하여 고객의 바람과 행동을 정확하게 예측합니다.

ML 및 BD를 기반으로 하는 마케팅 자동화는 감정 분석, 고객 세분화 및 개인화된 메시징을 통한 직접 광고 노력을 활용하여 고객의 기대를 충족할 수 있습니다.

ML은 종종 미디어 및 엔터테인먼트 전문가가 청중의 취향을 정확하게 파악하고 관련 콘텐츠를 제공하기 위해 사용합니다.

텍스트 감정 분석

감정 분석은 신제품을 출시하거나 새로운 기능을 도입하기 위한 강력한 도구입니다. 빅데이터로 훈련된 ML 모델을 사용하면 고객의 반응을 정확하게 예측할 수 있습니다. 즉, 고객이 제품을 좋아할지 또는 완전히 무시할지 여부입니다.

제품 개발 초기부터 결과 예측 가능! 이를 통해 시장의 요구에 따라 디자인이나 마케팅 전략을 변경할 수 있습니다.

추천 시스템

제품을 추천하는 것은 예술과 같습니다. BD와 ML 기술의 미묘함과 강력한 조합이 필요합니다. 이 조합은 스트리밍 서비스에 가장 잘 통합됩니다. 컨텍스트와 행동 예측을 병합하여 사용자 경험에 영향을 미치고 기업이 효과적인 고객 제안을 생성할 수 있도록 합니다.

앱 성능을 개선하고, 사용자 참여를 개선하고, 사용자 경험에 영향을 미치는 문제를 식별할 수 있습니다. HeadSpin의 데이터 과학 기반 플랫폼. HeadSpin의 데이터 과학 기능은 경쟁 우위를 유지하고 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

좋은 제품 추천을 생성하려면 시스템이 고객과 회사 모두의 바람과 요구를 명확하게 이해하고 있어야 합니다. 이 정보의 대부분은 소셜 네트워크, 웹 양식, 위치 기록 및 기타 다양한 출처에서 수집할 수 있습니다.

ML 기반 추천 시스템은 데이터를 구체적이고 고유한 인간의 요구 사항 및 기타 고객 활동과 연관시켜 비즈니스에 자동화된 마케팅 프로세스를 제공합니다. 예를 들어 Netflix는 시청자에게 적합한 콘텐츠를 제공하기 위해 이를 광범위하게 사용합니다.

위험 관리

데이터 수집 및 컴퓨팅 능력의 급속한 발전으로 ML은 비즈니스 의사 결정의 필수적인 부분이 되고 있습니다. 위험 관리에 대한 응용 프로그램은 개선된 예측 모델의 차세대 기반을 마련했습니다.

위험 관리는 기계 학습 및 빅 데이터를 위한 최고의 애플리케이션 중 하나입니다. 예를 들어 은행 채점을 자동화하고 신용 점수 평가의 주요 단계를 디지털화하는 데 이를 사용하면 금융 기관의 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 이 분야에서 가장 유용한 ML 방법은 회귀입니다. 의사결정 트리 다이어그램, 신경망.

패턴 해독

ML은 고객의 바람과 행동을 아는 것이 가치 있는 결과를 가져올 수 있는 비즈니스 영역에 적합합니다. 예를 들어 의료 및 제약 분야에서는 많은 정보를 처리해야 합니다. ML 기술은 질병을 조기에 발견하고 병원이 과거 건강 보고서, 병리 보고서 및 환자 이력. 이것은 진단을 개선하고 장기적으로 의학 연구를 자극합니다.

요약하면

기계 학습은 빅 데이터의 필수 부분이며 데이터를 유용한 지식으로 변환하는 데 사용됩니다. 다양한 소스에서 수집된 데이터가 ML 알고리즘에 의해 처리됨에 따라 시스템은 시간이 지남에 따라 학습하고 개선됩니다.

ML을 성공적으로 활용하는 핵심은 포괄적인 데이터 통합을 통해 사용자 행동과 변화하는 상황 및 추세를 정확하게 나타내는 예측 모델을 설정하는 것입니다.

대부분의 회사가 여전히 기본 수준의 ML에서 작업하고 있지만 더 강력하고 유연한 솔루션을 만드는 데 사용할 수 있는 유망한 기술입니다. 지속적인 연구 개발 노력을 통해 이 새로운 기술의 기능이 개선되어 미래를 예측하고 구성하는 데 더 효과적이고 효율적이 될 것입니다.