In 5 stappen machine learning gebruiken voor het organiseren van big data

wanneer machine leren in het spel komt met Big Data, gaat het spel naar het volgende niveau. Big Data (hierna BD genoemd) onderzoekt verschillende manieren om systematisch kennis te extraheren die nuttig is voor het oplossen van zakelijke taken uit enorme hoeveelheden informatie. Om dit te doen, zijn er verschillende algoritmische processen voor het verkrijgen van operationele informatie.

BD-specialisten werken met ruwe ongestructureerde informatie, waarvan de verwerking wordt gebruikt ter ondersteuning van de besluitvorming. Analytics omvat informatie over valideren, transformeren, opschonen en modelleren.

Zo gaat het bij Big Data om enorme datasets die ook worden gekenmerkt door diversiteit en hoge updatesnelheden. Om de machine learning-principes voor het organiseren van Big Data effectief te gebruiken en te integreren, moeten we begrijpen uit welke bronnen het komt en hoe het kan worden gebruikt.

Uit welke bronnen komt BD?

Alle info wordt verzameld uit vele alternatieve bronnen. Gewone gebruikers voeren veel activiteiten online uit, van zakelijke communicatie tot winkelen en sociale netwerken. Miljarden verbonden apparaten en embedded systemen over de hele wereld creëren, verzamelen en delen ook elke dag IoT-gegevens. Enkele belangrijke bronnen van BD zijn:

• Sociale netwerken;
• gegevenswolken;
• Websites;
• Internet van dingen.

Het verzamelen en verwerken van inhoud zijn twee belangrijke methoden om met BD te werken. De eerste is het verzamelen van informatie en het geven van een duidelijke uitleg. Het sorteren en verwerken van informatie onthult ongeziene patronen en signalen die enig inzicht kunnen geven in de besluitvorming in bijna elke zakelijke sfeer. Bijvoorbeeld door gebruik te maken van patroonherkenning en het geven van voorspellingen.

Om ML-mechanismen (hierna ML genoemd) te integreren en BD effectief te verwerken, hebt u echter krachtige softwareoplossingen nodig.

Bedrijven zijn nu aan het verkennen synthetische gegevensgeneratie om de gegevensintegriteit te behouden zonder de privacy van de gebruiker in gevaar te brengen.

Als u op zoek bent naar een softwareontwikkelingsbedrijf om deze klus te klaren, gele systemen staat altijd tot uw dienst.

5V aan big data

Werken met BD gaat gepaard met vijf basisprincipes (V's van Big Data):

1. Volume: de hoeveelheid informatie die bedrijven verzamelen is echt enorm, dus volume wordt een kritische factor in analyses;
2. Snelheid: bijna alles wat er om ons heen gebeurt (zoekopdrachten, sociale netwerken, enz.) genereert zeer snel nieuwe inhoud, waarvan er vele kunnen worden gebruikt bij de besluitvorming;
3. Verscheidenheid: de gegenereerde informatie is zeer divers en kan in veel formaten worden gepresenteerd, zoals video's, tekst, databases, cijfers, grafieken, enz. Het begrijpen van de soorten BD is de sleutel tot het ontsluiten van de waarde ervan;
4. Waarheid: informatie met veel vertrouwen bevat tal van feiten die waardevol kunnen zijn voor analyse en die enige waarde toevoegen aan het uiteindelijke resultaat. Info met weinig vertrouwen betreft betekenisloze inhoud, die ruis wordt genoemd;
5. Waarde: de mogelijkheid om BD om te zetten in waardevolle oplossingen.

De essentie van machine learning

ML onderzoekt de constructie en optimalisatie van algoritmen die tot taak hebben onverwachte/toekomstige gegevens voorspellen. Dankzij cloud computing garandeert het de flexibiliteit van het proces en zijn er meerdere gegevens betrokken, ongeacht de bron. ML-algoritmen kunnen worden geïntegreerd in elke stap van het werken met BD, waaronder de volgende:

• Gegevenssegmentatie;
• Gegevensanalyse;
• Modellering.

Door deze stappen te doorlopen, krijg je een groot beeld met waardevolle conclusies en patronen, die vervolgens worden geclassificeerd en omgezet in een duidelijke vorm. Het samenvoegen van machine learning en BD is een eindeloos proces. De toegewezen algoritmen worden gecontroleerd en verbeterd met de tijd dat informatie het systeem binnenkomt.

Over het algemeen wordt professionele ML toegepast om de steeds grotere en veranderende stroom van informatie op te volgen. ML-algoritmen verwerken de opkomende inhoud en bepalen de bijbehorende patronen, die vervolgens worden omgezet in waardevolle conclusies die kunnen worden opgenomen in de bedrijfsstroom om bepaalde stadia van het besluitvormingsproces te versnellen.

Hoe ML-algoritmen te gebruiken voor Big Data

Marketingautomatiesering

Het klantenbestand is het hart van elke onderneming. Elk bedrijf moet de communicatietechnieken beheersen en via de beschikbare kanalen gemakkelijk in contact komen met de klanten. ML past complexe algoritmen toe om klantwensen en acties nauwkeurig te voorspellen.

Gesteund door ML en BD, kan marketingautomatisering gebruikmaken van sentimentanalyse, klantsegmentatie en directe reclame-inspanningen via gepersonaliseerde berichten om aan de verwachtingen van klanten te voldoen.

ML wordt vaak gebruikt door media- en entertainmentspecialisten om de smaak van het publiek nauwkeurig te bepalen en de relevante inhoud te leveren.

Analyse van tekstsentiment

Sentimentanalyse is een krachtig hulpmiddel voor het lanceren van een nieuw product of het introduceren van nieuwe functies. Met ML-modellen die zijn getraind op big data, kunt u nauwkeurig de reactie van klanten voorspellen: of ze het product geweldig zullen vinden of het volledig zullen negeren.

Het voorspellen van resultaten is mogelijk aan het begin van de productontwikkeling! Hiermee kunt u het ontwerp of de marketingstrategie aanpassen aan de behoeften van de markt.

Aanbevelingssystemen

Productaanbevelingen doen is als een kunst: het vereist subtiliteit en een robuuste combinatie van ML-technieken met BD. Deze combinatie kan het beste worden geïntegreerd in streamingdiensten: het combineert context met gedragsvoorspellingen om de gebruikerservaring te beïnvloeden, waardoor bedrijven effectieve klantaanbiedingen kunnen genereren.

U kunt de app-prestaties verbeteren, de betrokkenheid van gebruikers verbeteren en problemen identificeren die van invloed zijn op de gebruikerservaring HeadSpin's data science-gedreven platform. Datawetenschapsmogelijkheden van HeadSpin kunnen u helpen de concurrentie voor te blijven en uw zakelijke doelen te bereiken.

Om tot een goed productadvies te komen, moet het systeem een ​​duidelijk beeld hebben van de wensen en behoeften van zowel de klant als het bedrijf. Veel van deze informatie kan worden verzameld via sociale netwerken, webformulieren, locatiegeschiedenis en tal van andere bronnen.

Door gegevens te correleren met specifieke, unieke menselijke behoeften en andere klantactiviteiten, bieden op ML gebaseerde aanbevelingssystemen bedrijven een geautomatiseerd marketingproces. Netflix gebruikt ze bijvoorbeeld veel om kijkers de juiste content aan te bieden.

Risicomanagement

Met de snelle ontwikkeling van gegevensverzameling en rekenkracht, wordt ML een integraal onderdeel van de zakelijke besluitvorming. De toepassing ervan op risicobeheer heeft de basis gelegd voor een nieuwe generatie verbeterde voorspellende modellen.

Risicobeheer is een van de belangrijkste toepassingen voor machine learning en big data. Door ze bijvoorbeeld te gebruiken om bankscores te automatiseren en belangrijke stadia van kredietscore-evaluatie te digitaliseren, kunnen de kosten van een financiële instelling aanzienlijk worden verlaagd. De meest bruikbare ML-methoden op dit gebied zijn regressies, beslisboomdiagrammenen neurale netwerken.

Patronen ontcijferen

ML is perfect voor zakelijke gebieden, waarin het kennen van klantwensen en -acties waardevolle resultaten kan opleveren. Bijvoorbeeld in de zorg en farmacie, waar je veel info moet verwerken. ML-technieken detecteren ziekten in een vroeg stadium en stellen ziekenhuizen in staat om diensten beter te beheren door eerdere gezondheidsrapporten, pathologische rapporten en patiënt geschiedenissen. Dit verbetert de diagnostiek en stimuleert op den duur medisch onderzoek.

Samenvattend

Machine learning is een essentieel onderdeel van Big Data en wordt gebruikt om data om te zetten in bruikbare kennis. Omdat gegevens die uit verschillende bronnen zijn verzameld, worden verwerkt door ML-algoritmen, leert het systeem en wordt het na verloop van tijd beter.

De sleutel tot het succesvol benutten van ML is door middel van uitgebreide gegevensintegratie, om voorspellende modellen op te stellen die het gebruikersgedrag, evenals de veranderende situatie en trends nauwkeurig weergeven.

Hoewel de meeste bedrijven nog werken op het basisniveau van ML, is het een veelbelovende technologie die kan worden gebruikt om krachtigere en flexibelere oplossingen te creëren. Voortdurende inspanningen op het gebied van onderzoek en ontwikkeling zullen ervoor zorgen dat de kenmerken van deze opkomende technologie worden verbeterd, waardoor deze effectiever en efficiënter wordt in het voorspellen en organiseren van de toekomst.