В связи с растущим значением данных в бизнесе, технологиях и обществе в целом, две взаимосвязанные темы, которым в последнее время уделяется большое внимание, — это большие данные и машинное обучение. В этом эссе будут рассмотрены определения больших данных и машинного обучения, их взаимосвязь и влияние, которое они оказывают на различные области и приложения.
Большие и сложные наборы данных, созданные из различных источников, включая социальные сети, мобильные устройства, датчики и Интернет вещей, называются «большими данными» (IoT). Эти наборы данных выделяются своим размером, разнообразием, скоростью и надежностью. Данные должны храниться и обрабатываться с использованием специального оборудования, поскольку их размер часто составляет терабайты или петабайты. Многочисленные виды и форматы данных, включая текст, фотографии, видео и данные датчиков, называются разнообразием данных. Скорость, с которой данные генерируются и должны обрабатываться в режиме реального времени, называется скоростью передачи данных. Точность и полнота данных называются достоверностью данных.
С другой стороны, машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), которая использует алгоритмы для извлечения шаблонов и идей из данных. Большие наборы данных можно использовать для обучения алгоритмов машинного обучения находить закономерности и делать прогнозы или делать выбор на основе свежих данных. Создание алгоритмов, которые могут учиться на данных и улучшаться с течением времени, является целью машинного обучения.
Большие данные и машинное обучение гармонично сочетаются друг с другом. В то время как алгоритмы машинного обучения позволяют нам извлекать идеи и знания из больших данных, большие данные служат отправной точкой для обучения алгоритмов машинного обучения и повышения их производительности. Алгоритмы машинного обучения могут автоматизировать процесс оценки и осмысления огромных и сложных наборов данных, что делает их особенно полезными в приложениях для работы с большими данными.
Банки используют машинное обучение для анализа собранных данных о транзакциях клиентов, не что иное, как «большие данные». Чтобы защитить клиентов от мошенничества, банки используют машинное обучение, которое учится на этих больших данных для выявления подозрительного поведения. Например, если кто-то внезапно потратит много денег в другой стране, система может счесть это странным и предупредить банк о необходимости расследования. Используя эту компьютерную систему, банки могут защищать деньги своих клиентов от злоумышленников, которые пытаются их украсть.
Такие компании, как Amazon и Netflix, используют много информации о своих клиентах, которая называется «большие данные». Они используют модели машинного обучения на этих больших данных, чтобы предлагать продукты и фильмы, которые могут понравиться их клиентам, исходя из того, что им нравилось или смотрелось в прошлом. Это делает их клиентов счастливее, потому что они получают лучшие предложения, а также помогает компании зарабатывать больше денег, потому что люди с большей вероятностью покупают вещи, которые им нравятся.
Большие данные и машинное обучение имеют большое значение для отрасли здравоохранения. Ученые могут использовать компьютерную систему, которая учится на больших данных, для изучения большого количества информации о медицинских записях и генах. Они могут использовать эту информацию для поиска новых методов лечения и лечения болезней. Компьютерная система также может помочь врачам принимать более обоснованные решения о том, как лечить пациентов, предсказывая, что с ними произойдет в будущем.
Большие данные и машинное обучение сталкиваются с большими проблемами, когда речь идет об обработке очень больших объемов информации. Способ, который мы использовали для хранения информации в базах данных, не подходит для больших данных, потому что он слишком медленный и не может обрабатывать всю информацию. Так, новые технологии, такие как Hadoop, Spark (распределенное хранение и обработка) и базы данных NoSQL MongoDB, Cassandra, Couchbase, Amazon DynamoDB, Apache HBase, CouchDB, Redis, Google Cloud Bigtable, Apache Cassandra, Riakбыли созданы, чтобы помочь более эффективно управлять всеми этими данными. . Эти новые технологии лучше подходят для обработки и хранения больших данных, что упрощает работу и анализ с помощью машинного обучения. Мы можем в полной мере использовать возможности больших данных и машинного обучения для еще большего прогресса и прорывов в различных отраслях, преодолевая эти трудности.
В заключение следует отметить, что большие данные и машинное обучение трансформируют широкий спектр областей и приложений. Большие данные предоставляют огромные объемы данных, которые служат основой для улучшения и обучения алгоритмов машинного обучения. Мы можем извлекать идеи и информацию из огромных и сложных наборов данных, которые в противном случае было бы сложно найти, используя машинное обучение. Большие данные и машинное обучение взаимозависимы, что стимулирует инновации и открывает новые возможности для предприятий и организаций.
|| Подпишитесь на меня, чтобы узнать больше и «Помогите мне набрать 1000 подписчиков»
