در تجزیه و تحلیل کلان داده ها چگونه از یادگیری ماشین استفاده می شود؟

دیگر بر کسی پوشیده نیست که کلان داده ها دلیل موفقیت بسیاری از شرکت های بزرگ فناوری می باشند. با این حال، از آنجایی که شرکت‌های بیشتری از ذخیره، پردازش و استخراج ارزش از حجم عظیم داده‌های خود استقبال می‌کنند، استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده به کارآمدترین روش ممکن برای آن ها به چالش تبدیل می‌شود.

اینجاست که یادگیری ماشین می تواند به آن ها کمک کند. داده ها یک موهبت برای سیستم های یادگیری ماشین هستند. هر چه یک سیستم داده های بیشتری دریافت کند، بیشتر یاد می گیرد که بتواند برای کسب و کارها عملکرد بهتری داشته باشد.

از این رو، استفاده از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، گامی منطقی برای شرکت ها برای به حداکثر رساندن پتانسیل پذیرش کلان داده است.

کلان داده چیست؟

داده های کلان به مجموعه های بسیار بزرگی از داده های ساختاریافته و بدون ساختار اشاره دارد که با روش های سنتی قابل مدیریت نیستند. تجزیه و تحلیل داده های بزرگ می تواند با کشف روندها و الگوها، داده ها را معنا کند.

یادگیری ماشین می تواند این فرآیند را با کمک الگوریتم های تصمیم گیری تسریع بخشد. می‌تواند داده‌های دریافتی را دسته‌بندی کند، الگوها را تشخیص دهد و داده‌ها را به بینش‌های مفید برای عملیات تجاری تبدیل کند.

سازگار با تمام عناصر داده های کلان

الگوریتم های یادگیری ماشین برای جمع آوری، تجزیه و تحلیل و یکپارچه سازی داده ها برای سازمان های بزرگ مفید هستند. آن ها را می توان در تمام عناصر عملیات کلان داده، از جمله برچسب گذاری و تقسیم بندی داده ها، تجزیه و تحلیل داده ها و شبیه سازی سناریو پیاده سازی کرد.

در زیر چند نمونه برای نشان دادن نحوه استفاده از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل کلان داده ها آورده شده است:

انجام تحقیقات بازار و تقسیم بندی مشتری ها

 مخاطب هدف، سنگ بنای هر کسب و کاری است. هر شرکتی برای موفقیت باید مخاطبان و بازاری را که می خواهد هدف قرار دهد، درک کند. به همین دلیل است که شرکت ها باید تحقیقات بازار را انجام دهند که بتوانند عمیقاً در ذهن مشتریان بالقوه کاوش کنند و داده های روشنگری ارائه دهند.

یادگیری ماشین می تواند با استفاده از الگوریتم های نظارت شده و بدون نظارت برای تفسیر دقیق الگوها و رفتارهای مصرف کننده در این زمینه کمک کند. رسانه ها و صنعت سرگرمی از یادگیری ماشین برای درک علاقه و ناپسندی مخاطبان خود و هدف قرار دادن محتوای مناسب برای آن ها استفاده می کنند.

بررسی رفتار مشتری

 یادگیری ماشین پس از ترسیم تصویری از مخاطبان هدف شما متوقف نمی شود. همچنین به کسب‌ و کار ها کمک می‌کند تا رفتار مخاطب را کشف کنند و چارچوبی محکم از مشتریان خود ایجاد کنند.

این سیستم یادگیری ماشین که به مدل سازی کاربر معروف است، نتیجه مستقیم تعامل انسان و کامپیوتر است. داده ها را استخراج می کند تا ذهن کاربر را به خود جلب کند و شرکت های تجاری را قادر می سازد تا تصمیمات هوشمندانه بگیرند.

فیسبوک، توییتر، گوگل و سایرین برای شناختن کاربران خود و ارائه پیشنهادات مرتبط به سیستم های مدل سازی کاربر متکی هستند.

شخصی سازی پیشنهادات

 کسب و کارها باید پیشنهادات شخصی سازی شده را به مشتریان خود ارائه دهند. محصول یک شرکت چه یک گوشی هوشمند یا یک ویدیو های آموزشی، شرکت باید ارتباط قوی با کاربران خود برقرار کنند تا آنچه را که به آن‌ها مرتبط است ارائه دهند.

در موتورهای توصیه‌ای بهتر است از یادگیری ماشین کلان داده ها استفاده شود. این کار زمینه را با پیش بینی های رفتار کاربر ترکیب می کند تا بر تجربه کاربر بر اساس فعالیت های آنلاین آنها تأثیر بگذارد. به این ترتیب، می‌تواند به کسب‌وکارها برای ارائه پیشنهادهای درستی که مشتریان جالب می‌دانند، قدرت دهد.

نتفلیکس از سیستم های توصیه گر مبتنی بر یادگیری ماشینی استفاده می کند تا محتوای مناسب را به بینندگان خود پیشنهاد دهد.

پیش بینی روند

 الگوریتم‌های یادگیری ماشین از داده‌های بزرگ برای یادگیری روندهای آینده و پیش‌بینی آن‌ها برای کسب‌ وکار ها استفاده می‌کنند.

با کمک کامپیوترهای به هم پیوسته، یک شبکه یادگیری ماشین می تواند به طور مداوم چیزهای جدیدی را به تنهایی یاد بگیرد و مهارت های تحلیلی خود را هر روز بهبود بخشد. به این ترتیب، نه تنها داده ها را محاسبه می کند، بلکه مانند یک سیستم هوشمند رفتار می کند که از تجربیات گذشته برای شکل دادن به آینده استفاده می کند.

یک برند کولر گازی می‌تواند برای پیش‌بینی تقاضا برای کولر گازی در فصل آینده و برنامه‌ریزی تولید خود، به یادگیری ماشین وابسته باشد.

کمک به تصمیم گیری

 یادگیری ماشین از تکنیکی به نام تحلیل سری زمانی استفاده می کند که قادر است مجموعه ای از داده ها را با هم تجزیه و تحلیل کند. این یک ابزار عالی برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها است و تصمیم گیری برای آینده را برای مدیران آسان تر می کند.

کسب و کار ها، به ویژه خرده فروشان، می توانند از این روش تقویت شده یادگیری ماشین برای پیش بینی آینده با دقت قابل توجهی استفاده کنند.

الگوهای رمزگشایی

 یادگیری ماشین می‌تواند برای رمزگشایی داده‌ها در صنایعی که درک الگوهای مصرف‌کننده می‌تواند منجر به پیشرفت‌های بزرگ شود، بسیار کارآمد باشد. به عنوان مثال، بخش هایی مانند مراقبت های بهداشتی و دارویی باید با داده های زیادی سروکار داشته باشند.

یادگیری ماشین می تواند به آن ها در تجزیه و تحلیل داده ها برای شناسایی بیماری ها در مرحله اولیه در بین بیماران کمک کند. یادگیری ماشین همچنین می تواند به بیمارستان ها اجازه دهد تا با تجزیه و تحلیل گزارش های بهداشتی گذشته، گزارش های پاتولوژیک و تاریخچه بیماری، خدمات بیماران را بهتر مدیریت کنند.

همه این ها می تواند منجر به تشخیص بهتر در مراکز مراقبت های بهداشتی شود و تحقیقات پزشکی را در دراز مدت تقویت کند.

گام های صحیح برای انتقال موثر به فناوری یادگیری ماشین

استفاده از یادگیری ماشین می تواند یک جهش بزرگ برای کسب و کارها باشد و نمی تواند به سادگی به عنوان بالاترین لایه یکپارچه شود. این مستلزم تعریف مجدد گردش کار، معماری، جمع آوری و ذخیره سازی داده ها، تجزیه و تحلیل و سایر ماژول ها است. بزرگی تعمیرات اساسی سیستم باید ارزیابی شود و به طور واضح به ذینفعان مناسب اطلاع داده شود.

رویکرد گام به گام، هر چقدر هم که ممکن است کلیشه ای به نظر برسد، بهترین کارایی را برای چنین انتقالی دارد.

ابتدا، شرکت ها باید یک استراتژی قوی مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ایجاد کنند که با هدف تجاری آنها همگام باشد.

ثانیاً، آنها باید به خاطر داشته باشند که داده های با کیفیت کلید تحقق پتانسیل کامل ابزارهای یادگیری ماشین است. شرکت ها باید یک فرهنگ سازمانی پیرامون داده ها ایجاد کنند. افراد مناسب و داده های مناسب می توانند تفاوت بزرگی ایجاد کنند. در نهایت، زمان بسیار مهم است و کسب و کارها باید سریع عمل کنند.

از آنجایی که حجم داده‌ها با گذشت زمان افزایش می‌یابد، جمع‌آوری و مدیریت داده‌ها به یک کار دشوار برای کسب‌ و کار ها تبدیل می‌شود.

علاوه بر این، جمع آوری داده ها تنها نیمی از کار است. مدیریت و استنتاج معنی از داده های جمع آوری شده برای بهبود استراتژی بازاریابی و افزایش درآمد، چالش بزرگتر می باشد.

پیاده سازی یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ مطمئناً یک پیشرفت فناوری است که اگر می خواهید از داده های بزرگ خود به طور بهینه استفاده کنید، برای تجارت شما پیشنهاد می شود.

بیشتر بخوانید:

منبع Forbes