Como usar o aprendizado de máquina para organizar Big Data em 5 etapas

Quando máquina aprendizagem entra em jogo com Big Data, o jogo vai para o próximo nível. Big Data (a seguir referido como BD) examina várias maneiras de extrair sistematicamente conhecimento útil para resolver tarefas de negócios de enormes massas de informações. Para fazer isso, existem diferentes processos algorítmicos para obter informações operacionais.

Os especialistas em BD trabalham com informações brutas não estruturadas, cujo processamento é usado para apoiar a tomada de decisões. A análise inclui validar, transformar, limpar e modelar informações.

Assim, Big Data envolve enormes conjuntos de dados que também são caracterizados pela diversidade e altas taxas de atualização. Para usar e integrar efetivamente os princípios de aprendizado de máquina para organizar o Big Data, devemos entender de quais fontes ele vem e como ele pode ser usado.

De quais fontes vem o BD?

Todas as informações são coletadas de muitas fontes alternativas. Os usuários comuns realizam muitas atividades online, desde comunicações comerciais até compras e redes sociais. Bilhões de dispositivos conectados e sistemas incorporados em todo o mundo também criam, coletam e compartilham dados de IoT todos os dias. Algumas fontes principais de BD são:

• Redes sociais;
• Nuvens de dados;
• Sites;
• Internet das Coisas.

A coleta e o processamento de conteúdo são dois métodos principais de trabalhar com o BD. A primeira envolve coletar informações e dar uma explicação clara sobre elas. A classificação e o processamento de informações revelam padrões e sinais invisíveis que podem fornecer alguns insights sobre a tomada de decisões em quase todas as esferas de negócios. Por exemplo, usando a identificação de padrões e dando previsões.

No entanto, para integrar mecanismos de ML (doravante denominados ML) e processar BD de forma eficaz, são necessárias soluções de software poderosas.

As empresas agora estão explorando geração de dados sintéticos para manter a integridade dos dados sem comprometer a privacidade do usuário.

Se você está procurando uma empresa de desenvolvimento de software para realizar este trabalho, sistemas amarelos está sempre ao seu serviço.

5V de Big Data

Trabalhar com BD está associado a cinco princípios básicos (V's de Big Data):

1. Volume: A quantidade de informações que as empresas coletam é realmente enorme, então o volume se torna um fator crítico na análise;
2. Velocidade: Quase tudo o que acontece ao nosso redor (consultas de pesquisa, redes sociais, etc.) gera novos conteúdos muito rapidamente, muitos dos quais podem ser usados ​​na tomada de decisões;
3. Variedade: As informações geradas são muito diversas e podem ser apresentadas em diversos formatos como vídeos, textos, bancos de dados, números, gráficos, etc. Compreender os tipos de BD é fundamental para desvendar seu valor;
4. Veracidade: As informações de alta confiança contêm inúmeros fatos que podem ser preciosos para análise e que agregam algum valor ao resultado final. Informações de baixa confiança envolvem conteúdo sem sentido, que é chamado de ruído;
5. Valor: a possibilidade de transformar BD em soluções valiosas.

A essência do aprendizado de máquina

ML explora a construção e otimização de algoritmos cuja tarefa é prever dados inesperados/futuros. Potencializado pela computação em nuvem, garante a flexibilidade do processo e envolve múltiplos dados, seja qual for a origem. Os algoritmos de ML podem ser integrados em todas as etapas do trabalho com BD, incluindo o seguinte:

• Segmentação de dados;
• Análise de dados;
• Modelagem.

Ao passar por essas etapas, você pode obter uma visão geral com conclusões e padrões valiosos, que são classificados e convertidos em uma forma clara. Mesclar aprendizado de máquina e BD é um processo sem fim. Os algoritmos atribuídos são verificados e aprimorados com o tempo à medida que as informações entram no sistema.

Em geral, o ML profissional é aplicado para acompanhar o fluxo de informações cada vez maior e em constante mudança. Os algoritmos de ML processam o conteúdo emergente e determinam padrões associados a ele, que então são convertidos em conclusões valiosas que podem ser incorporadas ao fluxo de negócios para acelerar algumas etapas do processo de tomada de decisão.

Como usar algoritmos de ML para Big Data

Automação de Marketing

A base de clientes é o coração de qualquer empreendimento. Toda empresa precisa dominar as técnicas de comunicação e entrar em contato facilmente com os clientes pelos canais disponíveis. O ML aplica algoritmos complexos para prever com precisão os desejos e ações dos clientes.

Apoiada por ML e BD, a automação de marketing pode alavancar a análise de sentimentos, segmentação de clientes e esforços de publicidade direta por meio de mensagens personalizadas para atender às expectativas dos clientes.

O ML é frequentemente usado por especialistas em mídia e entretenimento para determinar com precisão os gostos do público e fornecer o conteúdo relevante.

Análise de sentimento de texto

A análise de sentimentos é uma ferramenta poderosa para lançar um novo produto ou introduzir novos recursos. Modelos de ML treinados em big data permitem que você preveja com precisão a reação dos clientes: se eles vão adorar o produto ou ignorá-lo completamente.

É possível prever resultados logo no início do desenvolvimento do produto! Isso permite que você altere o design ou a estratégia de marketing de acordo com as necessidades do mercado.

Sistemas de recomendação

Fazer recomendações de produtos é como uma arte: requer sutileza e uma combinação robusta de técnicas de ML com BD. Essa combinação é melhor integrada aos serviços de streaming: mescla contexto com previsões comportamentais para influenciar a experiência do usuário, permitindo que as empresas gerem ofertas eficazes para os clientes.

Você pode melhorar o desempenho do aplicativo, melhorar o envolvimento do usuário e identificar problemas que afetam a experiência do usuário com Plataforma de ciência de dados da HeadSpin. Os recursos de ciência de dados do HeadSpin podem ajudá-lo a ficar à frente da concorrência e atingir suas metas de negócios.

Para criar uma boa recomendação de produto, o sistema deve ter uma compreensão clara dos desejos e necessidades do cliente e da empresa. Muitas dessas informações podem ser coletadas de redes sociais, formulários da web, histórico de localização e uma variedade de outras fontes.

Ao correlacionar dados com necessidades humanas específicas e exclusivas e outras atividades do cliente, os sistemas de recomendação baseados em ML fornecem às empresas um processo de marketing automatizado. Por exemplo, a Netflix os usa extensivamente para oferecer o conteúdo certo aos espectadores.

Gestão de riscos

Com o rápido desenvolvimento da coleta de dados e do poder de computação, o ML está se tornando parte integrante da tomada de decisões de negócios. Sua aplicação ao gerenciamento de risco lançou as bases para uma nova geração de modelos preditivos aprimorados.

O gerenciamento de riscos é um dos principais aplicativos para aprendizado de máquina e big data. Por exemplo, usá-los para automatizar a pontuação do banco e digitalizar os principais estágios da avaliação da pontuação de crédito pode reduzir significativamente os custos de uma instituição financeira. Os métodos de ML mais úteis nessa área são regressões, diagramas de árvore de decisãoe redes neurais.

Decifrando padrões

O ML é perfeito para esferas de negócios, nas quais conhecer os desejos e ações do cliente pode trazer resultados valiosos. Por exemplo, na área de saúde e farmacêutica, onde você precisa processar muitas informações. As técnicas de ML detectam doenças em um estágio inicial e permitem que os hospitais gerenciem melhor os serviços, analisando relatórios de saúde anteriores, relatórios patológicos e histórias de pacientes. Isso melhora os diagnósticos e, a longo prazo, estimula a pesquisa médica.

Para resumir

O aprendizado de máquina é uma parte essencial do Big Data e é usado para transformar dados em conhecimento útil. À medida que os dados coletados de diferentes fontes são processados ​​por algoritmos de ML, o sistema aprende e melhora com o tempo.

A chave para alavancar o ML com sucesso é por meio da integração abrangente de dados, para estabelecer modelos preditivos que representem com precisão o comportamento do usuário, bem como as mudanças de situação e tendências.

Embora a maioria das empresas ainda esteja trabalhando no nível básico de ML, é uma tecnologia promissora que pode ser usada para criar soluções mais poderosas e flexíveis. Os esforços contínuos de pesquisa e desenvolvimento garantirão que os recursos dessa tecnologia emergente sejam aprimorados, tornando-a mais eficaz e eficiente na previsão e organização do futuro.