Apa tantangan pembelajaran mesin dalam analitik data besar?

[ad_1]

Pembelajaran mesin adalah cabang ilmu komputer, bidang kecerdasan buatan. Ini adalah metode analisis data yang membantu lebih lanjut dalam mengotomatisasi konstruksi model analitis. Sebaliknya, seperti yang tersirat dari kata tersebut, ia menyediakan mesin (sistem komputer) dengan kemampuan untuk belajar dari data, tanpa bantuan dari luar untuk membuat keputusan dengan campur tangan manusia yang minimal. Dengan perkembangan teknologi baru, pembelajaran mesin telah banyak berubah selama beberapa tahun terakhir.

Mari kita bahas apa itu big data?

Data besar berarti banyak informasi dan analitik berarti menganalisis sejumlah besar data untuk menyaring informasi. Seorang manusia tidak dapat melakukan tugas ini secara efisien dalam jangka waktu tertentu. Jadi di sinilah pembelajaran mesin untuk analitik data besar berperan. Sebagai contoh, katakanlah Anda adalah pemilik bisnis dan Anda perlu mengumpulkan sejumlah besar informasi, yang sangat sulit dilakukan sendiri. Kemudian Anda mulai menemukan panduan yang akan membantu Anda dengan pekerjaan Anda atau membuat keputusan lebih cepat. Di sini Anda menyadari bahwa Anda berurusan dengan informasi yang sangat besar. Analitik Anda memerlukan sedikit bantuan untuk membuat pencarian berfungsi. Dalam proses pembelajaran mesin, semakin banyak data yang Anda berikan ke sistem, semakin banyak sistem yang dapat dipelajari, dan mengembalikan semua informasi yang Anda cari, sehingga pencarian Anda berhasil. Inilah sebabnya mengapa ini bekerja sangat baik dengan analitik data besar. Tanpa data besar, tidak dapat mencapai tingkat optimal karena fakta bahwa dengan data yang lebih sedikit, sistem hanya memiliki sedikit contoh untuk dipelajari. Jadi kita dapat mengatakan bahwa big data memiliki peran utama dalam pembelajaran mesin.

Alih-alih berbagai keuntungan pembelajaran mesin dalam analitik, ada juga tantangan yang berbeda. Mari kita bahas satu per satu:

  • Belajar dari Big Data: Dengan kemajuan teknologi, jumlah data yang kami proses meningkat dari hari ke hari. Pada November 2017, ditemukan bahwa Google sedang memproses . 25 petabyte per hari, seiring waktu, perusahaan akan melintasi petabyte data. Karakteristik utama dari data adalah ukuran. Jadi memproses informasi dalam jumlah besar seperti itu cukup menantang. Untuk mengatasi tantangan ini, kerangka kerja terdistribusi komputasi paralel harus lebih disukai.
  • Pelajari berbagai jenis data: Ada banyak keragaman dalam data saat ini. Keragaman juga merupakan fitur utama dari data besar. Terstruktur, tidak terstruktur, dan semi-terstruktur adalah tiga jenis data berbeda yang mengarah pada generasi data yang heterogen, non-linear, dan berdimensi tinggi. Belajar dari kumpulan data besar ini menantang dan mengarah pada peningkatan kompleksitas data. Untuk mengatasi tantangan ini, integrasi data harus digunakan.
  • Pelajari data streaming berkecepatan tinggi: Ada banyak tugas yang melibatkan penyelesaian pekerjaan dalam jangka waktu tertentu. Kecepatan juga menjadi salah satu ciri utama big data. Jika tugas tidak diselesaikan dalam waktu tertentu, hasil pemrosesan mungkin menjadi kurang berharga atau bahkan tidak berharga juga. Untuk ini, Anda bisa mengambil contoh prediksi pasar saham, prediksi gempa, dll. Sehingga sangat diperlukan dan sulit untuk mengolah big data secara tepat waktu. Untuk mengatasi tantangan ini, pendekatan pembelajaran online harus digunakan.
  • Pelajari pernyataan yang ambigu dan tidak lengkap: Sebelumnya, algoritma pembelajaran mesin disediakan dengan data yang relatif lebih akurat. Jadi hasilnya juga akurat pada saat itu. Namun saat ini, ada ambiguitas dalam data karena data dihasilkan dari sumber yang berbeda yang juga tidak pasti dan tidak lengkap. Oleh karena itu, ini merupakan tantangan besar bagi pembelajaran mesin dalam analitik data besar. Contoh data yang tidak pasti adalah data yang dihasilkan dalam jaringan nirkabel karena noise, shadowing, fading, dll. Untuk mengatasi tantangan ini, pendekatan berbasis distribusi harus digunakan.
  • Pelajari data kepadatan bernilai rendah: Tujuan utama pembelajaran mesin untuk analitik data besar adalah untuk mengekstrak informasi yang berguna dari sejumlah besar data untuk keuntungan komersial. Nilai adalah salah satu atribut utama dari data. Sangat sulit untuk menemukan nilai signifikan dari sejumlah besar data dengan kepadatan nilai yang rendah. Jadi ini adalah tantangan besar untuk pembelajaran mesin dalam analitik data besar. Untuk mengatasi tantangan ini, data mining dan teknik penemuan pengetahuan harus digunakan dalam database.

Related Articles

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back to top button
Close
Close