Volledige afhandeling kan via e-mail & telefoon info@sofie.be
Stuur Sofie een e-mail
info@sofie.be

Blog

Wat zijn de uitdagingen van machine learning in big data-analyse?

Machine Learning is een tak van de informatica, een vakgebied van kunstmatige intelligentie. Het is een data-analysemethode die verder helpt bij het automatiseren van de analytische modelbouw. Als alternatief, zoals het woord aangeeft, biedt het de machines (computersystemen) de mogelijkheid om van de gegevens te leren, zonder externe hulp om beslissingen te nemen met minimale menselijke tussenkomst. Met de evolutie van nieuwe technologieën is machine learning de afgelopen jaren veel veranderd.

Laten we bespreken wat Big Data is?

Big data betekent te veel informatie en analytics betekent analyse van een grote hoeveelheid data om de informatie te filteren. Een mens kan deze taak niet efficiënt uitvoeren binnen een tijdslimiet. Dit is dus het punt waarop machine learning voor big data-analyse in het spel komt. Laten we een voorbeeld nemen, stel dat u een eigenaar van het bedrijf bent en een grote hoeveelheid informatie moet verzamelen, wat op zich al erg moeilijk is. Dan begin je een aanwijzing te vinden die je zal helpen in je bedrijf of om sneller beslissingen te nemen. Hier realiseer je je dat je te maken hebt met immense informatie. Uw analyses hebben een beetje hulp nodig om het zoeken succesvol te maken. In het machine learning-proces, meer de gegevens die u aan het systeem verstrekt, hoe meer het systeem ervan kan leren en alle informatie die u zocht teruggeeft en uw zoekopdracht dus succesvol maakt. Daarom werkt het zo goed met big data-analyse. Zonder big data kan het niet optimaal werken, omdat het systeem met minder data weinig voorbeelden heeft om van te leren. We kunnen dus stellen dat big data een grote rol speelt in machine learning.

In plaats van verschillende voordelen van machine learning in analytics zijn er ook verschillende uitdagingen. Laten we ze een voor een bespreken:

  • Leren van enorme gegevens: Met de vooruitgang van de technologie neemt de hoeveelheid gegevens die we verwerken met de dag toe. In november 2017 bleek dat Google ca. 25 PB per dag, met de tijd, zullen bedrijven deze petabytes aan gegevens overschrijden. Het belangrijkste kenmerk van gegevens is Volume. Het is dus een grote uitdaging om zo’n enorme hoeveelheid informatie te verwerken. Om deze uitdaging het hoofd te bieden, moet de voorkeur worden gegeven aan gedistribueerde frameworks met parallel computing.
  • Leren van verschillende gegevenstypen: Er is tegenwoordig veel variatie in data. Verscheidenheid is ook een belangrijk kenmerk van big data. Gestructureerd, ongestructureerd en semi-gestructureerd zijn drie verschillende soorten gegevens die verder resulteren in het genereren van heterogene, niet-lineaire en hoogdimensionale gegevens. Leren van zo’n geweldige dataset is een uitdaging en resulteert verder in een toename van de complexiteit van data. Om deze uitdaging het hoofd te bieden, moet gegevensintegratie worden gebruikt.
  • Leren van gestreamde gegevens van hoge snelheid: Er zijn verschillende taken die het voltooien van het werk in een bepaalde periode omvatten. Snelheid is ook een van de belangrijkste kenmerken van big data. Als de taak niet binnen een bepaalde periode wordt voltooid, kunnen de resultaten van de verwerking minder waardevol of zelfs waardeloos worden. Hiervoor kunt u het voorbeeld nemen van aandelenmarktvoorspelling, aardbevingsvoorspelling enz. Het is dus een zeer noodzakelijke en uitdagende taak om de big data op tijd te verwerken. Om deze uitdaging het hoofd te bieden, moet een online leeraanpak worden gebruikt.
  • Leren van dubbelzinnige en onvolledige gegevens: Voorheen kregen de machine learning-algoritmen relatief nauwkeurigere gegevens. Dus de resultaten waren toen ook correct. Maar tegenwoordig is er een ambiguïteit in de gegevens omdat de gegevens worden gegenereerd uit verschillende bronnen die ook onzeker en onvolledig zijn. Het is dus een grote uitdaging voor machine learning in big data-analyse. Een voorbeeld van onzekere gegevens zijn de gegevens die worden gegenereerd in draadloze netwerken als gevolg van ruis, schaduw, vervaging enz. Om deze uitdaging te overwinnen, moet een op distributie gebaseerde benadering worden gebruikt.
  • Leren van gegevens met een lage dichtheid: Het belangrijkste doel van machine learning voor big data-analyse is om de nuttige informatie uit een grote hoeveelheid gegevens te extraheren voor commerciële voordelen. Waarde is een van de belangrijkste kenmerken van gegevens. Het is een hele uitdaging om de significante waarde te vinden uit grote hoeveelheden gegevens met een lage waardedichtheid. Het is dus een grote uitdaging voor machine learning in big data-analyse. Om deze uitdaging het hoofd te bieden, moeten dataminingtechnologieën en kennisontdekking in databases worden gebruikt.

Bron: Gunjan Dogra

  • Gerelateerde Tags: