Какви са предизвикателствата на машинното обучение в анализа на големи данни?

Машинното обучение е клон на компютърните науки, област на изкуствения интелект. Това е метод за анализ на данни, който допълнително помага при автоматизирането на изграждането на аналитичен модел. Като алтернатива, както показва думата, той предоставя на машините (компютърните системи) способността да се учат от данните, без външна помощ, за да вземат решения с минимална човешка намеса. С развитието на новите технологии машинното обучение се промени много през последните няколко години.

Нека обсъдим какво е Big Data?

Големите данни означават твърде много информация, а анализите означават анализ на голямо количество данни за филтриране на информацията. Човек не може да изпълни тази задача ефективно в рамките на определен период от време. Така че тук е моментът, в който машинното обучение за анализ на големи данни влиза в действие. Да вземем пример, да предположим, че сте собственик на фирма и трябва да съберете голямо количество информация, което е много трудно само по себе си. След това започвате да намирате следа, която ще ви помогне в бизнеса ви или ще вземете решения по-бързо. Тук осъзнавате, че имате работа с огромна информация. Вашите анализи се нуждаят от малко помощ, за да направят търсенето успешно. В процеса на машинно обучение, колкото повече данни предоставяте на системата, толкова повече системата може да научи от тях и да върне цялата информация, която търсите, и по този начин да направи търсенето ви успешно. Ето защо работи толкова добре с анализа на големи данни. Без големи данни тя не може да работи на оптималното си ниво поради факта, че с по-малко данни системата има малко примери, от които да се учи. Така че можем да кажем, че големите данни имат основна роля в машинното обучение.

Вместо различни предимства на машинното обучение в анализа има и различни предизвикателства. Нека ги обсъдим един по един:

  • Учене от масивни данни: С напредването на технологиите количеството данни, които обработваме, се увеличава с всеки изминал ден. През ноември 2017 г. беше установено, че Google обработва прибл. 25PB на ден, с времето компаниите ще преминат тези петабайти данни. Основният атрибут на данните е обемът. Така че е голямо предизвикателство да се обработва такова огромно количество информация. За да се преодолее това предизвикателство, трябва да се предпочитат разпределени рамки с паралелно изчисление.

  • Изучаване на различни типове данни: В днешно време има голямо разнообразие от данни. Разнообразието също е основен атрибут на големите данни. Структурирани, неструктурирани и полуструктурирани са три различни типа данни, които допълнително водят до генериране на разнородни, нелинейни и високоразмерни данни. Ученето от такъв голям набор от данни е предизвикателство и допълнително води до увеличаване на сложността на данните. За да се преодолее това предизвикателство, трябва да се използва Data Integration.

  • Изучаване на поточно предавани данни с висока скорост: Има различни задачи, които включват изпълнение на работа за определен период от време. Скоростта също е един от основните атрибути на големите данни. Ако задачата не бъде изпълнена за определен период от време, резултатите от обработката могат да станат по-малко ценни или дори безполезни. За това можете да вземете пример с прогнозиране на фондовия пазар, прогнозиране на земетресение и т.н. Така че е много необходима и предизвикателна задача да обработвате големи данни навреме. За да се преодолее това предизвикателство, трябва да се използва подход за онлайн обучение.

  • Изучаване на двусмислени и непълни данни: Преди това алгоритмите за машинно обучение предоставяха относително по-точни данни. Така че резултатите също бяха точни по това време. Но в днешно време има неяснота в данните, тъй като данните се генерират от различни източници, които също са несигурни и непълни. Така че това е голямо предизвикателство за машинното обучение в анализа на големи данни. Пример за несигурни данни са данните, които се генерират в безжични мрежи поради шум, засенчване, затихване и т.н. За да се преодолее това предизвикателство, трябва да се използва подход, базиран на разпространение.

  • Изучаване на данни за плътност с ниска стойност: Основната цел на машинното обучение за анализ на големи данни е да извлече полезна информация от голямо количество данни за търговски ползи. Стойността е един от основните атрибути на данните. Намирането на значителна стойност от големи обеми данни с ниска плътност е много предизвикателство. Така че това е голямо предизвикателство за машинното обучение в анализа на големи данни. За да се преодолее това предизвикателство, трябва да се използват технологии за извличане на данни и откриване на знания в бази данни.

Empfohlene Artikel

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht.