Блог

Найважливішими та незамінними технологіями сучасності є Big Data та машинне навчання. Машинне навчання забезпечує автоматичне навчання комп’ютерів на основі даних. Це відбувається за рахунок передачі комп’ютерам даних, які він використовує для збільшення продуктивності у процесі виконання завдань. Великі дані є основним джерелом даних для машинного навчання, тому їхній зв’язок має вирішальне значення.

Великі дані являє собою великий обсяг даних, який досить складно підлягає аналізу та обробці. Програми машинного навчання повинні оперативно та якісно обробляти великі обсяги даних. Також, користувачам складно зрозуміти та використовувати такі великі обсяги даних. Проте, алгоритми машинного навчання здатні спростити цей процес шляхом автоматичного виявлення закономірностей у даних.

Ці 2 технології часто доповнюють одна одну. Їхнє спільне використання дозволяють навчити машини розпізнавати закономірності в складних наборах даних і складати точні прогнози. Тому сучасні компанії все частіше впроваджують різні рішення для роботи з даними.

Big Data

Дані можуть надходити з різних джерел, таких як соціальні мережі, інтернет-трафік, показання датчиків та поведінка клієнтів тощо. Великі дані використовуються з різними цілями, наприклад, покращити маркетингові показники шляхом аналізу поведінки відвідувачів на сайті, або ж для прогнозування потреб клієнтів тощо. Однак, ключовою метою використання великих даних є підвищення продуктивності компанії.

Великі дані широко використовуються у різних сферах діяльності. Активним користувачем є сфера охорони здоров’я. Лікарі мають можливість доступу та аналізу даних про пацієнтів. Вони дозволяють відстежити симптоми пацієнтів, виявити неочевидні закономірності, поставити точніший діагноз і проводити ефективне лікування хворих.

Машинне навчання

Машинне навчання є областю штучного інтелекту, що забезпечує навчання комп’ютерів за допомогою даних. Дуже часто компанії використовують цю технологію для прогнозування поведінки клієнтів. Наприклад, алгоритми машинного навчання дозволяють провести аналіз попередньої поведінки клієнта та визначити ймовірність його повторного звернення до компанії.

Також алгоритми машинного навчання здатні виявити сліди шахрайства, що теж є поширеною метою його використання. Виявивши закономірності в даних, які вказують на шахрайство, компанії здатні запобігти великим витратам на розслідування та штрафи.

Використання машинного навчання та великих даних вигідне. Великі дані надають величезні обсяги навчальних даних, які необхідні для алгоритмів машинного навчання. Це сприяє створенню точніших прогнозів. Також Big Data підвищує точність алгоритмів машинного навчання шляхом надання додаткової інформації про дані. Наприклад, аналіз історичних даних про ціни акції допомагає визначити більш точну прогнозовану ціну.

Ці технології взаємопов’язані, оскільки Big Data можна використовувати для навчання моделей машинного навчання. Це, зі свого боку, сприяє виявленню закономірностей у даних, що дозволяє складати точні прогнози, краще розуміти клієнтів, проводити якісний аналіз та підвищити загальну ефективність компанії.