5 Adımda Büyük Veriyi Organize Etmek İçin Makine Öğrenimi Nasıl Kullanılır?

ne zaman makine öğrenme Big Data ile devreye giriyor, oyun bir sonraki aşamaya geçiyor. Büyük Veri (daha sonra BD olarak anılacaktır), büyük bilgi yığınlarından iş görevlerini çözmek için yararlı olan bilgileri sistematik olarak çıkarmanın çeşitli yollarını inceler. Bunu yapmak için, operasyonel bilgi elde etmek için farklı algoritmik süreçler vardır.

BD uzmanları, işlenmesi karar vermeyi desteklemek için kullanılan ham yapılandırılmamış bilgilerle çalışır. Analitik doğrulama, dönüştürme, temizleme ve modelleme bilgilerini içerir.

Bu nedenle Büyük Veri, çeşitlilik ve yüksek güncelleme oranları ile karakterize edilen devasa veri kümelerini içerir. Büyük Veriyi organize etmek için makine öğrenimi ilkelerini etkin bir şekilde kullanmak ve entegre etmek için hangi kaynaklardan geldiğini ve nasıl kullanılabileceğini anlamamız gerekir.

BD Hangi Kaynaklardan Geliyor?

Tüm bilgiler birçok alternatif kaynaktan toplanmıştır. Sıradan kullanıcılar, iş iletişiminden alışverişe ve sosyal ağlara kadar birçok etkinliği çevrimiçi olarak gerçekleştirir. Dünya çapında milyarlarca bağlı cihaz ve gömülü sistem de her gün IoT verilerini oluşturuyor, topluyor ve paylaşıyor. BD'nin bazı ana kaynakları şunlardır:

• Sosyal ağlar;
• Veri Bulutları;
• Web siteleri;
• Nesnelerin interneti.

İçerik toplama ve işleme, BD ile çalışmanın iki temel yöntemidir. İlki, bilgi toplamayı ve ona net bir açıklama yapmayı içerir. Bilgilerin sıralanması ve işlenmesi, neredeyse her iş alanında karar verme konusunda bazı bilgiler verebilecek görünmeyen kalıpları ve işaretleri ortaya çıkarır. Örneğin, örüntü tanımlamayı kullanmak ve tahminler vermek.

Ancak ML mekanizmalarını (bundan sonra ML olarak anılacaktır) entegre etmek ve BD'yi etkili bir şekilde işlemek için güçlü yazılım çözümlerine ihtiyacınız vardır.

Şirketler artık araştırıyor sentetik veri üretimi Kullanıcı gizliliğinden ödün vermeden veri bütünlüğünü korumak.

Bu işi yaptıracak bir yazılım geliştirme şirketi arıyorsanız, sarı sistemler her zaman hizmetinizdedir.

5V Büyük Veri

BD ile çalışmak beş temel ilkeyle ilişkilidir (Büyük Verinin V'leri):

1. Hacim: Şirketlerin topladığı bilgi miktarı gerçekten çok büyük, dolayısıyla hacim analitikte kritik bir faktör haline geliyor;
2. Hız: Etrafımızda olan hemen hemen her şey (arama sorguları, sosyal ağlar vb.) çok hızlı bir şekilde yeni içerik üretir, bunların çoğu karar vermede kullanılabilir;
3. Çeşitlilik: Üretilen bilgi çok çeşitlidir ve videolar, metinler, veritabanları, sayılar, çizelgeler vb. gibi pek çok biçimde sunulabilir. BD türlerini anlamak, değerini ortaya çıkarmanın anahtarıdır;
4. Doğruluk: Yüksek güvenirlik bilgisi, analiz için değerli olabilecek ve nihai sonuca bir miktar değer katan çok sayıda gerçek içerir. Düşük güvenirlik bilgisi, gürültü adı verilen anlamsız içerik içerir;
5. Değer: BD'yi değerli çözümlere dönüştürme imkanı.

Makine öğreniminin özü

ML, görevi şu olan algoritmaların oluşturulmasını ve optimizasyonunu araştırıyor: beklenmeyen/gelecekteki verileri tahmin etme. Bulut bilişimle desteklenen bu sistem, sürecin esnekliğini sağlar ve kaynak ne olursa olsun birden fazla veriyi içerir. ML algoritmaları, aşağıdakiler de dahil olmak üzere BD ile çalışmanın her adımına entegre edilebilir:

• Veri segmentasyonu;
• Veri analizi;
• Modelleme.

Bu adımlardan geçerek, daha sonra sınıflandırılan ve net bir forma dönüştürülen değerli sonuçlar ve kalıplarla büyük bir resim elde edebilirsiniz. Makine öğrenimi ile BD'yi birleştirmek sonsuz bir süreçtir. Atanan algoritmalar, bilgi sisteme girdikçe kontrol edilir ve zamanla geliştirilir.

Genel olarak, sürekli artan ve değişen bilgi akışını takip etmek için profesyonel ML uygulanmaktadır. ML algoritmaları, ortaya çıkan içeriği işler ve onunla ilişkili kalıpları belirler, daha sonra karar verme sürecinin bazı aşamalarını hızlandırmak için iş akışına dahil edilebilecek değerli sonuçlara dönüştürülür.

Büyük Veri için ML algoritmaları Nasıl Kullanılır?

Pazarlama Otomasyonu

Müşteri tabanı, herhangi bir girişimin kalbidir. Her şirketin iletişim tekniklerine hakim olması ve mevcut kanallardan müşterilerle kolayca iletişim kurması gerekir. ML, müşteri isteklerini ve eylemlerini doğru bir şekilde tahmin etmek için karmaşık algoritmalar uygular.

ML ve BD tarafından desteklenen pazarlama otomasyonu, müşterilerin beklentilerini karşılamak için kişiselleştirilmiş mesajlaşma yoluyla duyarlılık analizi, müşteri segmentasyonu ve doğrudan reklamcılık çabalarından yararlanabilir.

ML genellikle medya ve eğlence uzmanları tarafından izleyicilerin beğenilerini doğru bir şekilde belirlemek ve ilgili içeriği sunmak için kullanılır.

Metin Duygu Analizi

Duyarlılık analizi, yeni bir ürünü piyasaya sürmek veya yeni özellikleri tanıtmak için güçlü bir araçtır. Büyük veriler üzerinde eğitilmiş makine öğrenimi modelleri, müşterilerin tepkisini doğru bir şekilde tahmin etmenize olanak tanır: Ürünü sevecek mi yoksa tamamen görmezden mi geleceklerini.

Sonuçları tahmin etmek, ürün geliştirmenin en başında mümkündür! Bu, tasarımı veya pazarlama stratejisini pazarın ihtiyaçlarına göre değiştirmenize olanak tanır.

Öneri sistemleri

Ürün önerileri yapmak bir sanat gibidir: incelik ve BD ile ML tekniklerinin sağlam bir kombinasyonunu gerektirir. Bu kombinasyon, akış hizmetlerine en iyi şekilde entegre edilmiştir: Kullanıcı deneyimini etkilemek için bağlamı davranışsal tahminlerle birleştirerek şirketlerin etkili müşteri teklifleri oluşturmasını sağlar.

Uygulama performansını iyileştirebilir, kullanıcı katılımını iyileştirebilir ve kullanıcı deneyimini etkileyen sorunları belirleyebilirsiniz. HeadSpin'in veri bilimi odaklı platformu. HeadSpin'in veri bilimi yetenekleri, rekabette bir adım önde olmanıza ve iş hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olabilir.

İyi bir ürün önerisi oluşturmak için sistemin hem müşterinin hem de şirketin istek ve ihtiyaçlarını net bir şekilde anlaması gerekir. Bu bilgilerin çoğu sosyal ağlardan, web formlarından, konum geçmişinden ve diğer çeşitli kaynaklardan toplanabilir.

ML tabanlı öneri sistemleri, verileri belirli, benzersiz insan ihtiyaçları ve diğer müşteri faaliyetleriyle ilişkilendirerek işletmelere otomatikleştirilmiş bir pazarlama süreci sağlar. Örneğin Netflix, izleyicilere doğru içeriği sunmak için bunları yoğun bir şekilde kullanır.

Risk yönetimi

Veri toplama ve bilgi işlem gücünün hızla gelişmesiyle birlikte makine öğrenimi, iş karar alma sürecinin ayrılmaz bir parçası haline geliyor. Risk yönetimine uygulanması, yeni nesil gelişmiş tahmine dayalı modellerin temelini attı.

Risk yönetimi, makine öğrenimi ve büyük veri için en iyi uygulamalardan biridir. Örneğin, banka puanlamasını otomatikleştirmek ve kredi puanı değerlendirmesinin temel aşamalarını dijitalleştirmek için bunları kullanmak, bir finans kuruluşunun maliyetlerini önemli ölçüde azaltabilir. Bu alandaki en kullanışlı makine öğrenimi yöntemleri, regresyonlardır. karar ağacı diyagramlarıve sinir ağları.

Deşifre kalıpları

Makine öğrenimi, müşteri isteklerini ve eylemlerini bilmenin değerli sonuçlar getirebileceği iş alanları için mükemmeldir. Örneğin, çok fazla bilgiyi işlemeniz gereken sağlık ve ilaç sektörlerinde. Makine öğrenimi teknikleri hastalıkları erken bir aşamada tespit eder ve hastanelerin geçmiş sağlık raporlarını, patolojik raporları ve hasta geçmişleri. Bu, teşhisi iyileştirir ve uzun vadede tıbbi araştırmaları teşvik eder.

Sonuç olarak

Makine öğrenimi, Büyük Verinin önemli bir parçasıdır ve verileri faydalı bilgilere dönüştürmek için kullanılır. Farklı kaynaklardan toplanan veriler ML algoritmaları tarafından işlendiğinden sistem öğrenir ve zamanla daha iyi hale gelir.

ML'den başarılı bir şekilde yararlanmanın anahtarı, kapsamlı veri entegrasyonundan, kullanıcı davranışının yanı sıra değişen durum ve eğilimleri doğru bir şekilde temsil eden tahmine dayalı modeller oluşturmaktan geçer.

Çoğu şirket hala temel düzeyde ML üzerinde çalışıyor olsa da, daha güçlü ve esnek çözümler oluşturmak için kullanılabilecek umut verici bir teknolojidir. Devam eden araştırma ve geliştirme çabaları, bu gelişen teknolojinin özelliklerinin iyileştirilmesini sağlayarak geleceği tahmin etme ve organize etmede daha etkili ve verimli olmasını sağlayacaktır.