Как использовать машинное обучение для организации больших данных за 5 шагов

Когда машина изучение вступает в игру с большими данными, игра выходит на новый уровень. Большие данные (далее именуемые БД) исследуют различные способы систематического извлечения знаний, полезных для решения бизнес-задач, из огромных массивов информации. Для этого существуют различные алгоритмические процессы получения оперативной информации.

Специалисты BD работают с необработанной неструктурированной информацией, обработка которой используется для поддержки принятия решений. Аналитика включает в себя проверку, преобразование, очистку и моделирование информации.

Таким образом, большие данные включают в себя огромные наборы данных, которые также характеризуются разнообразием и высокой скоростью обновления. Чтобы эффективно использовать и интегрировать принципы машинного обучения для организации больших данных, мы должны понимать, из каких источников они поступают и как их можно использовать.

Из каких источников поступают BD?

Вся информация собрана из множества альтернативных источников. Обычные пользователи осуществляют множество действий в сети, от делового общения до покупок и общения в социальных сетях. Миллиарды подключенных устройств и встроенных систем по всему миру также ежедневно создают, собирают и обмениваются данными Интернета вещей. Некоторые основные источники BD:

• Социальные сети;
• Облака данных;
• веб-сайты;
• Интернет вещей.

Сбор и обработка контента — два ключевых метода работы с BD. Первый включает в себя сбор информации и ее четкое объяснение. Сортировка и обработка информации выявляют невидимые закономерности и признаки, которые могут дать некоторое представление о принятии решений практически во всех сферах бизнеса. Например, используя идентификацию паттернов и давая прогнозы.

Однако для интеграции механизмов ML (далее ML) и эффективной обработки BD нужны мощные программные решения.

Компании сейчас изучают генерация синтетических данных для поддержания целостности данных без ущерба для конфиденциальности пользователей.

Если вы ищете компанию по разработке программного обеспечения для выполнения этой работы, желтые системы всегда к вашим услугам.

5V больших данных

Работа с BD связана с пятью основными принципами (V Big Data):

1. Объем: объем информации, которую собирают компании, поистине огромен, поэтому объем становится критическим фактором в аналитике;
2. Скорость: почти все, что происходит вокруг нас (поисковые запросы, социальные сети и т. д.), очень быстро генерирует новый контент, многие из которых можно использовать при принятии решений;
3. Разнообразие: генерируемая информация очень разнообразна и может быть представлена ​​во многих форматах, таких как видео, текст, базы данных, числа, диаграммы и т. д. Понимание типов BD является ключом к раскрытию его ценности;
4. Правдивость: информация с высокой степенью достоверности содержит множество фактов, которые могут быть ценными для анализа и которые вносят некоторый вклад в конечный результат. Информация с низким уровнем достоверности включает в себя бессмысленный контент, который называется шумом;
5. Ценность: возможность превратить BD в ценные решения.

Суть машинного обучения

ML исследует построение и оптимизацию алгоритмов, задача которых состоит в том, чтобы прогнозировать неожиданные/будущие данные. Благодаря облачным вычислениям он обеспечивает гибкость процесса и включает в себя множество данных независимо от их источника. Алгоритмы ML могут быть интегрированы в каждый этап работы с BD, включая следующее:

• Сегментация данных;
• Анализ данных;
• Моделирование.

Пройдя эти шаги, вы можете получить общую картину с ценными выводами и закономерностями, которые затем классифицируются и преобразуются в четкую форму. Слияние машинного обучения и BD — бесконечный процесс. Заданные алгоритмы проверяются и совершенствуются по мере поступления информации в систему.

В целом, профессиональное машинное обучение применяется для отслеживания постоянно растущего и меняющегося потока информации. Алгоритмы машинного обучения обрабатывают возникающий контент и определяют связанные с ним шаблоны, которые затем преобразуются в ценные выводы, которые можно включить в бизнес-процесс для ускорения некоторых этапов процесса принятия решений.

Как использовать алгоритмы машинного обучения для больших данных

Автоматизация Маркетинга

Клиентская база — это сердце любого предприятия. Каждая компания должна освоить методы коммуникации и легко входить в контакт с клиентами по доступным каналам. ML применяет сложные алгоритмы для точного прогнозирования желаний и действий клиентов.

Опираясь на ML и BD, автоматизация маркетинга может использовать анализ настроений, сегментацию клиентов и прямую рекламу с помощью персонализированных сообщений для удовлетворения ожиданий клиентов.

Машинное обучение часто используется специалистами в области медиа и развлечений для точного определения вкусов аудитории и предоставления релевантного контента.

Анализ тональности текста

Анализ настроений — это мощный инструмент для запуска нового продукта или внедрения новых функций. Модели машинного обучения, обученные на больших данных, позволяют точно прогнозировать реакцию покупателей: полюбят ли они продукт или полностью проигнорируют его.

Прогнозирование результатов возможно в самом начале разработки продукта! Это позволяет изменять дизайн или маркетинговую стратегию в соответствии с потребностями рынка.

Системы рекомендаций

Предоставление рекомендаций по продукту похоже на искусство: оно требует тонкости и надежного сочетания методов машинного обучения с BD. Эта комбинация лучше всего интегрируется в потоковые сервисы: она объединяет контекст с поведенческими прогнозами, чтобы влиять на пользовательский опыт, позволяя компаниям создавать эффективные предложения для клиентов.

Вы можете повысить производительность приложения, повысить вовлеченность пользователей и выявить проблемы, влияющие на работу пользователей Платформа HeadSpin, ориентированная на науку о данных. Возможности HeadSpin по обработке и анализу данных помогут вам оставаться впереди конкурентов и достигать поставленных бизнес-целей.

Чтобы создать хорошую товарную рекомендацию, система должна иметь четкое представление о пожеланиях и потребностях как клиента, так и компании. Большую часть этой информации можно получить из социальных сетей, веб-форм, истории местоположений и множества других источников.

Сопоставляя данные с конкретными, уникальными человеческими потребностями и другой деятельностью клиентов, системы рекомендаций на основе машинного обучения обеспечивают предприятиям автоматизированный маркетинговый процесс. Например, Netflix широко использует их, чтобы предлагать правильный контент зрителям.

Управление рисками

С быстрым развитием сбора данных и вычислительных мощностей машинное обучение становится неотъемлемой частью принятия бизнес-решений. Его применение к управлению рисками заложило основу для нового поколения усовершенствованных прогностических моделей.

Управление рисками — одно из лучших приложений для машинного обучения и больших данных. Например, их использование для автоматизации банковского скоринга и оцифровки ключевых этапов оценки кредитоспособности может значительно сократить расходы финансового учреждения. Наиболее полезными методами машинного обучения в этой области являются регрессии, диаграммы дерева решенийи нейронные сети.

Расшифровка закономерностей

Машинное обучение идеально подходит для сфер бизнеса, в которых знание желаний и действий клиентов может принести ценные результаты. Например, в здравоохранении и фармацевтике, где нужно обрабатывать много информации. Методы машинного обучения выявляют заболевания на ранней стадии и позволяют больницам лучше управлять услугами, анализируя прошлые отчеты о состоянии здоровья, отчеты о патологии и истории болезни. Это улучшает диагностику и, в конечном счете, стимулирует медицинские исследования.

Подводить итоги

Машинное обучение является неотъемлемой частью больших данных и используется для преобразования данных в полезные знания. Поскольку данные, собранные из разных источников, обрабатываются алгоритмами машинного обучения, система обучается и со временем становится лучше.

Ключом к успешному использованию машинного обучения является всесторонняя интеграция данных для создания прогностических моделей, которые точно отражают поведение пользователей, а также меняющуюся ситуацию и тенденции.

Хотя большинство компаний все еще работают над базовым уровнем машинного обучения, это многообещающая технология, которую можно использовать для создания более мощных и гибких решений. Непрерывные исследования и разработки обеспечат улучшение характеристик этой новой технологии, что сделает ее более эффективной и действенной в прогнозировании и организации будущего.