Jak wykorzystać uczenie maszynowe do organizowania dużych zbiorów danych w 5 krokach

Kiedy maszyna nauka wchodzi w grę z Big Data, gra przechodzi na wyższy poziom. Big Data (nazywany dalej BD) bada różne sposoby systematycznego wydobywania wiedzy przydatnej do rozwiązywania zadań biznesowych z ogromnych mas informacji. Aby to zrobić, istnieją różne algorytmiczne procesy uzyskiwania informacji operacyjnych.

Specjaliści BD pracują z surowymi, nieustrukturyzowanymi informacjami, których przetwarzanie jest wykorzystywane do wspomagania podejmowania decyzji. Analityka obejmuje sprawdzanie poprawności, przekształcanie, czyszczenie i modelowanie informacji.

Zatem Big Data obejmuje ogromne zbiory danych, które charakteryzują się również różnorodnością i wysokimi wskaźnikami aktualizacji. Aby skutecznie wykorzystać i zintegrować zasady uczenia maszynowego do organizowania Big Data, powinniśmy zrozumieć, z jakich źródeł pochodzą i jak można je wykorzystać.

Z jakich źródeł pochodzi BD?

Wszystkie informacje są zbierane z wielu alternatywnych źródeł. Zwykli użytkownicy wykonują wiele czynności online, od komunikacji biznesowej po zakupy i sieci społecznościowe. Miliardy połączonych urządzeń i systemów wbudowanych na całym świecie każdego dnia tworzą, gromadzą i udostępniają dane IoT. Niektóre główne źródła ChAD to:

• Portale społecznościowe;
• Chmury danych;
• Strony internetowe;
• Internet przedmiotów.

Gromadzenie i przetwarzanie treści to dwie kluczowe metody pracy z firmą BD. Pierwszy polega na zebraniu informacji i jasnym ich wyjaśnieniu. Sortowanie i przetwarzanie informacji ujawnia niewidoczne wzorce i oznaki, które mogą dać pewien wgląd w podejmowanie decyzji w niemal każdej sferze biznesowej. Na przykład za pomocą identyfikacji wzorców i podawania prognoz.

Jednak aby zintegrować mechanizmy ML (dalej zwane ML) i skutecznie przetwarzać BD, potrzebne są wydajne rozwiązania programowe.

Firmy teraz badają generowanie danych syntetycznych aby zachować integralność danych bez narażania prywatności użytkowników.

Jeśli szukasz firmy tworzącej oprogramowanie, która wykona to zadanie, żółte systemy jest zawsze do Państwa dyspozycji.

5V dużych danych

Praca z BD wiąże się z pięcioma podstawowymi zasadami (V's of Big Data):

1. Wolumen: ilość informacji gromadzonych przez firmy jest naprawdę ogromna, więc wolumen staje się krytycznym czynnikiem w analityce;
2. Szybkość: Prawie wszystko, co dzieje się wokół nas (wyszukiwane hasła, sieci społecznościowe itp.) bardzo szybko generuje nowe treści, z których wiele można wykorzystać w procesie podejmowania decyzji;
3. Różnorodność: generowane informacje są bardzo zróżnicowane i mogą być prezentowane w wielu formatach, takich jak filmy, tekst, bazy danych, liczby, wykresy itp. Zrozumienie rodzajów BD jest kluczem do odblokowania jego wartości;
4. Wiarygodność: Informacje o wysokim stopniu pewności zawierają liczne fakty, które mogą być cenne dla analizy i które dodają wartość do końcowego wyniku. Informacje o niskim poziomie zaufania obejmują bezsensowne treści, które nazywa się szumem;
5. Wartość: możliwość przekształcenia BD w wartościowe rozwiązania.

Istota uczenia maszynowego

ML zajmuje się konstrukcją i optymalizacją algorytmów, których zadaniem jest przewidzieć nieoczekiwane/przyszłe dane. Dzięki wykorzystaniu chmury obliczeniowej zapewnia elastyczność procesu i uwzględnia wiele danych, niezależnie od ich źródła. Algorytmy ML można zintegrować na każdym etapie pracy z firmą BD, w tym na następujących etapach:

• Segmentacja danych;
• Analiza danych;
• Modelowanie.

Przechodząc przez te kroki, możesz uzyskać pełny obraz z cennymi wnioskami i wzorcami, które następnie są klasyfikowane i przekształcane w przejrzystą formę. Połączenie uczenia maszynowego i BD to niekończący się proces. Przypisane algorytmy są sprawdzane i ulepszane z czasem w miarę wprowadzania informacji do systemu.

Ogólnie rzecz biorąc, profesjonalna ML jest stosowana w celu śledzenia stale rosnącego i zmieniającego się przepływu informacji. Algorytmy ML przetwarzają pojawiające się treści i określają związane z nimi wzorce, które następnie są przekształcane w wartościowe wnioski, które można włączyć do przepływu biznesowego, aby przyspieszyć niektóre etapy procesu decyzyjnego.

Jak używać algorytmów ML dla Big Data

Automatyzacja marketingu

Baza klientów jest sercem każdego przedsięwzięcia. Każda firma musi opanować techniki komunikacji i łatwo nawiązać kontakt z klientami za pośrednictwem dostępnych kanałów. ML stosuje złożone algorytmy, aby dokładnie przewidywać życzenia i działania klientów.

Wspierana przez ML i BD automatyzacja marketingu może wykorzystywać analizę nastrojów, segmentację klientów i bezpośrednie działania reklamowe poprzez spersonalizowane wiadomości, aby spełnić oczekiwania klientów.

ML jest często używany przez specjalistów ds. mediów i rozrywki do dokładnego określania gustów odbiorców i dostarczania odpowiednich treści.

Analiza nastrojów tekstowych

Analiza nastrojów to potężne narzędzie do wprowadzania nowego produktu lub wprowadzania nowych funkcji. Modele ML trenowane na big data pozwalają dokładnie przewidzieć reakcję klientów: czy pokochają produkt, czy całkowicie go zignorują.

Przewidywanie wyników jest możliwe już na samym początku rozwoju produktu! Pozwala to na zmianę projektu lub strategii marketingowej zgodnie z potrzebami rynku.

Systemy rekomendacji

Dokonywanie rekomendacji produktów jest jak sztuka: wymaga subtelności i solidnego połączenia technik ML z BD. Ta kombinacja jest najlepiej zintegrowana z usługami przesyłania strumieniowego: łączy kontekst z przewidywaniami behawioralnymi, aby wpływać na wrażenia użytkowników, umożliwiając firmom generowanie skutecznych ofert dla klientów.

Możesz poprawić wydajność aplikacji, zwiększyć zaangażowanie użytkowników i zidentyfikować problemy, które wpływają na wygodę użytkownika Platforma HeadSpin oparta na analizie danych. Możliwości analityki danych oferowane przez HeadSpin mogą pomóc Ci wyprzedzić konkurencję i osiągnąć cele biznesowe.

Aby stworzyć dobrą rekomendację produktową, system musi dobrze rozumieć życzenia i potrzeby zarówno klienta, jak i firmy. Wiele z tych informacji można zebrać z sieci społecznościowych, formularzy internetowych, historii lokalizacji i wielu innych źródeł.

Korelując dane z określonymi, unikalnymi potrzebami ludzkimi i innymi działaniami klientów, systemy rekomendacji oparte na uczeniu maszynowym zapewniają firmom zautomatyzowany proces marketingowy. Na przykład Netflix wykorzystuje je szeroko, aby oferować widzom odpowiednie treści.

Zarządzanie ryzykiem

Wraz z szybkim rozwojem gromadzenia danych i mocy obliczeniowej, uczenie maszynowe staje się integralną częścią podejmowania decyzji biznesowych. Jego zastosowanie w zarządzaniu ryzykiem położyło podwaliny pod nową generację ulepszonych modeli predykcyjnych.

Zarządzanie ryzykiem to jedna z najlepszych aplikacji do uczenia maszynowego i dużych zbiorów danych. Na przykład wykorzystanie ich do automatyzacji scoringu bankowego i digitalizacji kluczowych etapów oceny zdolności kredytowej może znacznie obniżyć koszty instytucji finansowej. Najbardziej użytecznymi metodami ML w tym obszarze są regresje, diagramy drzew decyzyjnychi sieci neuronowe.

Rozszyfrowywanie wzorców

ML doskonale sprawdza się w sferach biznesowych, w których poznanie życzeń i działań klientów może przynieść cenne rezultaty. Na przykład w służbie zdrowia i farmaceutyce, gdzie trzeba przetwarzać wiele informacji. Techniki ML wykrywają choroby na wczesnym etapie i pozwalają szpitalom lepiej zarządzać usługami poprzez analizę wcześniejszych raportów zdrowotnych, raportów patologicznych i historie pacjentów. Poprawia to diagnostykę iw dłuższej perspektywie stymuluje badania medyczne.

Reasumując

Uczenie maszynowe jest istotną częścią Big Data i służy do przekształcania danych w użyteczną wiedzę. Ponieważ dane zbierane z różnych źródeł są przetwarzane przez algorytmy ML, system uczy się i z czasem staje się coraz lepszy.

Kluczem do skutecznego wykorzystania uczenia maszynowego jest wszechstronna integracja danych w celu ustanowienia modeli predykcyjnych, które dokładnie odzwierciedlają zachowanie użytkowników, a także zmieniającą się sytuację i trendy.

Chociaż większość firm wciąż pracuje na podstawowym poziomie ML, jest to obiecująca technologia, która może być wykorzystana do tworzenia bardziej wydajnych i elastycznych rozwiązań. Trwające prace badawczo-rozwojowe zapewnią ulepszenie cech tej powstającej technologii, dzięki czemu stanie się ona bardziej skuteczna i wydajna w przewidywaniu i organizowaniu przyszłości.