Was sind die Herausforderungen des maschinellen Lernens in der Big Data Analytics?

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der Informatik, ein Bereich der künstlichen Intelligenz. Es handelt sich um eine Datenanalysemethode, die bei der Automatisierung der Erstellung analytischer Modelle weiter hilft. Wie das Wort schon sagt, können die Maschinen (Computersysteme) alternativ aus den Daten lernen, ohne externe Hilfe, um Entscheidungen mit minimaler menschlicher Beeinträchtigung zu treffen. Mit der Entwicklung neuer Technologien hat sich das maschinelle Lernen in den letzten Jahren stark verändert.

Lassen Sie uns diskutieren, was Big Data ist.

Big Data bedeutet zu viele Informationen und Analytics bedeutet die Analyse einer großen Datenmenge, um die Informationen zu filtern. Ein Mensch kann diese Aufgabe nicht innerhalb eines bestimmten Zeitraums effizient erledigen. Hier kommt also das maschinelle Lernen für die Big-Data-Analyse ins Spiel. Nehmen wir als Beispiel an, Sie sind Eigentümer des Unternehmens und müssen eine große Menge an Informationen sammeln, was für sich genommen sehr schwierig ist. Dann finden Sie einen Hinweis, der Ihnen in Ihrem Unternehmen hilft oder Entscheidungen schneller trifft. Hier merkt man, dass es sich um immense Informationen handelt. Ihre Analysen benötigen ein wenig Hilfe, um die Suche erfolgreich zu gestalten. Je mehr Daten Sie dem System beim maschinellen Lernen zur Verfügung stellen, desto mehr kann das System daraus lernen und alle gesuchten Informationen zurückgeben, um Ihre Suche erfolgreich zu gestalten. Deshalb funktioniert es mit Big Data Analytics so gut. Ohne Big Data kann es nicht optimal arbeiten, da das System mit weniger Daten nur wenige Beispiele hat, aus denen es lernen kann. Wir können also sagen, dass Big Data beim maschinellen Lernen eine wichtige Rolle spielt.

Anstelle verschiedener Vorteile des maschinellen Lernens in der Analytik gibt es auch verschiedene Herausforderungen. Lassen Sie uns sie einzeln besprechen:

  • Aus massiven Daten lernen: Mit der Weiterentwicklung der Technologie steigt die Datenmenge, die wir verarbeiten, von Tag zu Tag. Im November 2017 wurde festgestellt, dass Google ca. Mit der Zeit werden Unternehmen 25 Pet pro Tag diese Petabyte an Daten überqueren. Das Hauptattribut von Daten ist Volumen. Es ist daher eine große Herausforderung, so viele Informationen zu verarbeiten. Um diese Herausforderung zu bewältigen, sollten verteilte Frameworks mit parallelem Computing bevorzugt werden.

  • Lernen verschiedener Datentypen: Daten sind heutzutage sehr unterschiedlich. Vielfalt ist auch ein Hauptmerkmal von Big Data. Strukturiert, unstrukturiert und halbstrukturiert sind drei verschiedene Datentypen, die zur Erzeugung heterogener, nichtlinearer und hochdimensionaler Daten führen. Das Lernen aus einem so großen Datensatz ist eine Herausforderung und führt zu einer zunehmenden Komplexität der Daten. Um diese Herausforderung zu bewältigen, sollte die Datenintegration verwendet werden.

  • Lernen von gestreamten Daten mit hoher Geschwindigkeit: Es gibt verschiedene Aufgaben, zu denen die Fertigstellung der Arbeiten in einem bestimmten Zeitraum gehört. Geschwindigkeit ist auch eines der Hauptmerkmale von Big Data. Wenn die Aufgabe nicht in einem bestimmten Zeitraum abgeschlossen wird, werden die Ergebnisse der Verarbeitung möglicherweise weniger wertvoll oder sogar wertlos. Hierfür können Sie das Beispiel der Börsenprognose, der Erdbebenprognose usw. verwenden. Daher ist es eine sehr notwendige und herausfordernde Aufgabe, die Big Data rechtzeitig zu verarbeiten. Um diese Herausforderung zu bewältigen, sollte ein Online-Lernansatz verwendet werden.

  • Lernen mehrdeutiger und unvollständiger Daten: Zuvor wurden den Algorithmen für maschinelles Lernen relativ genauere Daten bereitgestellt. Die Ergebnisse waren also auch zu dieser Zeit genau. Heutzutage sind die Daten jedoch mehrdeutig, da die Daten aus verschiedenen Quellen generiert werden, die ebenfalls unsicher und unvollständig sind. Daher ist es eine große Herausforderung für das maschinelle Lernen in der Big-Data-Analyse. Ein Beispiel für unsichere Daten sind die Daten, die in drahtlosen Netzwerken aufgrund von Rauschen, Schatten, Fading usw. generiert werden. Um diese Herausforderung zu bewältigen, sollte ein verteilungsbasierter Ansatz verwendet werden.

  • Lernen von Daten mit geringer Dichte: Der Hauptzweck des maschinellen Lernens für die Big-Data-Analyse besteht darin, die nützlichen Informationen aus einer großen Datenmenge zu extrahieren, um kommerzielle Vorteile zu erzielen. Wert ist eines der Hauptattribute von Daten. Es ist sehr schwierig, den signifikanten Wert aus großen Datenmengen mit einer geringen Wertedichte zu ermitteln. Daher ist es eine große Herausforderung für das maschinelle Lernen in der Big-Data-Analyse. Um diese Herausforderung zu bewältigen, sollten Data Mining-Technologien und Wissensermittlung in Datenbanken verwendet werden.

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