Як використовувати машинне навчання для організації великих даних у 5 кроків

Коли машина вивчення вступає в гру з Big Data, гра переходить на наступний рівень. Великі дані (далі — BD) досліджують різні способи систематичного вилучення знань, корисних для вирішення бізнес-завдань, із величезних масивів інформації. Для цього існують різні алгоритмічні процеси отримання оперативної інформації.

Фахівці BD працюють із сирою неструктурованою інформацією, обробка якої використовується для підтримки прийняття рішень. Аналітика включає перевірку, перетворення, очищення та моделювання інформації.

Таким чином, великі дані включають величезні набори даних, які також характеризуються різноманітністю та високою швидкістю оновлення. Щоб ефективно використовувати та інтегрувати принципи машинного навчання для організації великих даних, ми повинні розуміти, з яких джерел вони надходять і як їх можна використовувати.

З яких джерел походять BD?

Вся інформація зібрана з багатьох альтернативних джерел. Звичайні користувачі здійснюють багато видів діяльності в Інтернеті, від ділового спілкування до покупок і спілкування в соціальних мережах. Мільярди підключених пристроїв і вбудованих систем у всьому світі також щодня створюють, збирають і обмінюються даними IoT. Деякі основні джерела BD:

• Соціальні мережі;
• Хмари даних;
• веб-сайти;
• Інтернет речей.

Збір і обробка вмісту є двома ключовими методами роботи з BD. Перший передбачає збір інформації та надання чіткого пояснення до неї. Сортування та обробка інформації розкриває невидимі закономірності та ознаки, які можуть дати деяке уявлення про прийняття рішень майже в кожній сфері бізнесу. Наприклад, використання ідентифікації шаблонів і надання прогнозів.

Однак для інтеграції механізмів ML (надалі – ML) і ефективної обробки BD потрібні потужні програмні рішення.

Компанії зараз досліджують генерація синтетичних даних підтримувати цілісність даних без шкоди для конфіденційності користувача.

Якщо ви шукаєте компанію з розробки програмного забезпечення, щоб виконати цю роботу, жовті системи завжди до ваших послуг.

5 В великих даних

Робота з BD пов’язана з п’ятьма основними принципами (V’s of Big Data):

1. Обсяг: кількість інформації, яку збирають компанії, справді величезна, тому обсяг стає критичним фактором у аналітиці;
2. Швидкість: майже все, що відбувається навколо нас (пошукові запити, соціальні мережі тощо), дуже швидко створює новий контент, багато з яких можна використовувати для прийняття рішень;
3. Різноманітність. Згенерована інформація дуже різноманітна та може бути представлена ​​у багатьох форматах, таких як відео, текст, бази даних, цифри, діаграми тощо. Розуміння типів BD є ключовим для розблокування його цінності;
4. Правдивість: інформація з високим ступенем достовірності містить численні факти, які можуть бути цінними для аналізу та які додають певної цінності кінцевому результату. Інформація з низьким рівнем довіри містить безглуздий вміст, який називається шумом;
5. Цінність: можливість трансформувати BD у цінні рішення.

Суть машинного навчання

ML досліджує побудову та оптимізацію алгоритмів, завданням яких є передбачити несподівані/майбутні дані. Завдяки хмарним обчисленням він забезпечує гнучкість процесу та залучає численні дані незалежно від джерела. Алгоритми ML можуть бути інтегровані на кожному етапі роботи з BD, зокрема:

• Сегментація даних;
• Аналіз даних;
• Моделювання.

Пройшовши ці кроки, ви можете отримати загальну картину з цінними висновками та закономірностями, які потім класифікуються та перетворюються в чітку форму. Об’єднання машинного навчання та BD — нескінченний процес. Призначені алгоритми перевіряються та вдосконалюються з часом, коли інформація надходить у систему.

Загалом, професійне машинне навчання застосовується, щоб стежити за потоком інформації, який постійно зростає та змінюється. Алгоритми ML обробляють новий вміст і визначають пов’язані з ним моделі, які потім перетворюються на цінні висновки, які можна включити в бізнес-потік для прискорення деяких етапів процесу прийняття рішень.

Як використовувати алгоритми ML для Big Data

Автоматизація маркетингу

Клієнтська база є серцем будь-якого підприємства. Кожна компанія повинна володіти технікою комунікації та легко виходити на контакт із клієнтами через наявні канали. ML застосовує складні алгоритми для точного прогнозування побажань і дій клієнтів.

Завдяки ML і BD автоматизація маркетингу може використовувати аналіз настроїв, сегментацію клієнтів і спрямовувати рекламні зусилля за допомогою персоналізованих повідомлень, щоб відповідати очікуванням клієнтів.

ML часто використовується фахівцями з медіа та розваг, щоб точно визначити смаки аудиторії та надати відповідний контент.

Аналіз настрою тексту

Аналіз настроїв є потужним інструментом для запуску нового продукту або впровадження нових функцій. Моделі ML, навчені на великих даних, дозволяють точно передбачити реакцію клієнтів: чи полюбить вони продукт, чи зовсім його проігнорують.

Передбачити результати можливо на самому початку розробки продукту! Це дозволяє змінювати дизайн або маркетингову стратегію відповідно до потреб ринку.

Системи рекомендацій

Створення рекомендацій щодо продукту — це як мистецтво: воно вимагає тонкості та надійного поєднання методів машинного навчання з BD. Ця комбінація найкраще інтегрується в потокові сервіси: вона поєднує контекст із поведінковими прогнозами, щоб впливати на досвід користувачів, дозволяючи компаніям створювати ефективні пропозиції для клієнтів.

Ви можете покращити продуктивність додатка, покращити залучення користувачів і виявити проблеми, які впливають на взаємодію з користувачем Науково-орієнтована платформа HeadSpin. Можливості Data Science від HeadSpin можуть допомогти вам залишатися попереду конкурентів і досягати ваших бізнес-цілей.

Щоб створити гарну рекомендацію продукту, система повинна мати чітке розуміння побажань і потреб як клієнта, так і компанії. Значну частину цієї інформації можна зібрати з соціальних мереж, веб-форм, історії місцезнаходжень та багатьох інших джерел.

Співвідносячи дані з конкретними, унікальними потребами людини та іншою діяльністю клієнтів, системи рекомендацій на основі машинного навчання надають підприємствам автоматизований маркетинговий процес. Наприклад, Netflix широко використовує їх, щоб пропонувати глядачам правильний контент.

Управління ризиками

Із швидким розвитком збору даних і обчислювальної потужності ML стає невід’ємною частиною прийняття бізнес-рішень. Його застосування до управління ризиками заклало основу для нового покоління вдосконалених прогнозних моделей.

Управління ризиками є однією з найкращих програм для машинного навчання та великих даних. Наприклад, їх використання для автоматизації банківського скорингу та оцифрування ключових етапів оцінки кредитного рейтингу може значно скоротити витрати фінансової установи. Найбільш корисними методами машинного навчання в цій галузі є регресії, діаграми дерева рішень, і нейронні мережі.

Розшифровка візерунків

ML ідеально підходить для сфер бізнесу, в яких знання побажань і дій клієнтів може принести цінні результати. Наприклад, у сфері охорони здоров’я та фармацевтики, де вам потрібно обробляти багато інформації. Методи ML виявляють захворювання на ранній стадії та дозволяють лікарням краще керувати послугами шляхом аналізу попередніх звітів про стан здоров’я, звітів про патологію та історії пацієнтів. Це покращує діагностику та, зрештою, стимулює медичні дослідження.

Підсумовуючи

Машинне навчання є важливою частиною великих даних і використовується для перетворення даних у корисні знання. Оскільки дані, зібрані з різних джерел, обробляються алгоритмами ML, система навчається та з часом стає кращою.

Ключ до успішного використання ML полягає в комплексній інтеграції даних для створення прогнозних моделей, які точно відображають поведінку користувачів, а також мінливу ситуацію та тенденції.

Хоча більшість компаній все ще працюють на базовому рівні ML, це перспективна технологія, яку можна використовувати для створення більш потужних і гнучких рішень. Постійні дослідження та розробки забезпечать удосконалення функцій цієї нової технології, що зробить її ефективнішою та ефективнішою для прогнозування та організації майбутнього.