Какую пользу извлекает машинное обучение из больших данных?

С ростом данных, генерируемых компаниями и частными лицами, стремительно растущими темпами, появилось много терминов, таких как большие данные, машинное обучение и т. д. Вполне нормально спросить, как эти вещи приносят пользу друг другу. В этой статье вы узнаете о том, как большие данные приносят пользу машинному обучению, чтобы помочь вам принять обоснованное решение, если вы заинтересованы в переходе в эти области.

Современные предприятия понимают всю мощь больших данных, но они также понимают, что они могут быть еще более мощными, когда объединяются с интеллектуальной автоматизацией. И это именно то, где сила машинного обучения входит в картину. Системы машинного обучения помогают предприятиям различными способами, включая управление, анализ и использование полученных данных гораздо более стратегически, чем когда-либо прежде.

Проще говоря, машинное обучение – это набор технологий, которые позволяют подключенным компьютерам и машинам учиться, развиваться и совершенствоваться на основе собственного обучения с помощью различных методов. В наши дни все крупные корпорации, гигантские технологические организации и ученые, работающие с данными, предвидят, что большие данные будут иметь огромное значение для машинного обучения.

По своей сути, машинное обучение – это расширенный набор искусственного интеллекта, который самостоятельно изучает новые вещи из баз данных программным способом. Машинное обучение основано на идее, согласно которой машины могут учиться на основе данных, находить полезные шаблоны и способны принимать решения без особого вмешательства человека.

Хотя машинное обучение существует уже несколько десятилетий, в настоящее время стало возможным автоматически и быстро создавать модели, которые могут анализировать более сложные, большие наборы данных и быстро доставлять более точные результаты – даже в массовом масштабе. И, создавая такие модели, у бизнеса появляется больше шансов найти выгодные возможности.

Машинное обучение не предполагает каких-либо предварительных предположений. Получив необходимые данные, алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать эти данные и выявлять закономерности. Затем эти шаблоны могут быть использованы в новых наборах данных. Как правило, эта технология применяется к многомерным наборам данных. Это означает, что чем больше данных вы сможете предоставить, тем более точными будут ваши прогнозы. И это именно то, где приходит сила больших данных.

Поскольку отрасль и наука переживают феноменальный рост в области генерирования данных, этот сценарий предоставил прекрасную возможность для машинного обучения и больших данных объединиться и создать методы машинного обучения, которые способны управлять современными типами данных путем достижения вычислительного и статистического интеллекта для навигации огромных объемов информации без вмешательства человека или с минимальным вмешательством.

Машины учатся на основе обширных вычислений, выполненных над наборами данных, что означает, что чем больше данных, тем эффективнее обучение. С появлением больших данных вместе с достижениями в области компьютерных технологий машинное обучение уже эволюционировало по сравнению с прошлым. С неуклонно растущим распространением анализа больших данных в машинное обучение, машины и устройства станут умнее, и должны иметь возможность работать более продвинутым образом. Это в конечном итоге приведет к улучшению и продвижению в решениях машинного обучения.

Поделиться ссылкой:

0 0 vote
Article Rating
guest
0 Комментарий
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x