machinelearning

Big Data та машинне навчання як незамінні технології сучасності

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.

Machine Learning & Big Data

Серед інших сучасних термінів та понять найбільш актуальними є машинне навчання (ML) та Big Data. Ці 2 терміни досить часто використовуються разом, хоча й мають принципову різницю. Під час розробки бізнес-стратегії даних важливо розуміти цю різницю.

Подібність машинного навчання і Big Data полягає в тому, що обидва терміни відносяться до сфери теоретичних академічних досліджень та практичних бізнес-додатків, що базуються на даних. Це наукова дисципліна, яка вивчає інформацію та можливі способи її використання.

Дані є основним двигуном технологічного прогресу. Вони допомагають створювати нові інструменти та платформи, які сприяють зміні світу за допомогою аналітики, більш точного моделювання та прогнозування. Ситуація з розробкою вакцини від Covid-19 стала прикладом того, яке значення мають дані у сучасному світі. Зазвичай на розробку вакцини витрачалося до 10 років. Проте, за останнє десятиліття можливості збору та обробки даних значно розширилися, що дозволило прискорити темпи розробки вакцини. Якби ця пандемія трапилася у 2010 році, на вирішення цієї проблеми пішло набагато більше часу лише через те, що технології глибокого розуміння даних були на стадії зародження.

Така ситуація стала можливою завдяки і великим даним, і машинному навчанню. Розберемося у цих поняттях.

Big Data являє собою збірний термін, що включає величезну кількість постійно зростаючої інформації, а також інструменти, методи і технології, які були розроблені для роботи з даними, зокрема машинне навчання. З початком трансформації Інтернету на інструмент щоденного використання великі дані почали ідентифікувати, як потужний інструмент. Великі дані – це не лише про їхній розмір. Визначення даних, як великих, передбачає наявність 3-х параметрів («3 V»):

Машинне навчання відноситься до типу комп’ютерних алгоритмів і його можна розглядати як частину Штучного Інтелекту (AI). Фундаментальним аспектом інтелекту є вміння вчитися. Машинне навчання безпосередньо бере участь у створенні програм, які допомагають краще виконувати завдання з урахуванням надходження постійно зростаючого обсягу даних.

Важливо розуміти різницю між машинним навчанням з учителем та без учителя. Навчання з учителем – спосіб машинного навчання, що включає навчальні алгоритми з розміченими даними. Це дозволяє відразу знати, наскільки правильно виконано операцію. Навчання без вчителя – спосіб машинного навчання, коли випробувана система спонтанно навчається виконувати завдання.

Великі дані та машинне навчання взаємопов’язані між собою. Найкращі результати найімовірніше можна отримати, використовуючи найбільш підходящі процеси машинного навчання та великих даних.

Проте, якщо бізнес не працює з великими даними, машинне навчання навряд чи знадобиться. Його головною перевагою є отримання цінності з наборів даних, складних для класичного комп’ютерного та статистичного аналізу. Наприклад, для статичного набору даних, який вписується в Excel, використання машинного навчання буде невиправдано. Доцільно використовувати цей інструмент у разі роботи з неструктурованими даними, які неможливо зрозуміти за допомогою таблиць (текстові, графічні, звукові дані).

GoUp Chat