Apa Tantangan Pembelajaran Mesin dalam Big Data Analytics?

[ad_1]

Machine Learning adalah cabang ilmu komputer, bidang Artificial Intelligence. Ini adalah metode analisis data yang membantu lebih lanjut dalam mengotomatisasi bangunan model analitis. Sebagai alternatif, seperti kata yang ditunjukkan, ia menyediakan mesin (sistem komputer) dengan kemampuan untuk belajar dari data, tanpa bantuan eksternal untuk membuat keputusan dengan campur tangan manusia minimum. Dengan evolusi teknologi baru, pembelajaran mesin telah banyak berubah selama beberapa tahun terakhir.

Mari kita diskusikan apa itu Big Data?

Data besar berarti terlalu banyak informasi dan analitik berarti analisis sejumlah besar data untuk memfilter informasi. Manusia tidak dapat melakukan tugas ini secara efisien dalam batas waktu. Jadi di sini adalah titik di mana pembelajaran mesin untuk analitik data besar ikut bermain. Mari kita ambil contoh, anggaplah Anda adalah pemilik perusahaan dan perlu mengumpulkan sejumlah besar informasi, yang sangat sulit dengan sendirinya. Kemudian Anda mulai menemukan petunjuk yang akan membantu Anda dalam bisnis Anda atau membuat keputusan lebih cepat. Di sini Anda menyadari bahwa Anda sedang berhadapan dengan informasi yang sangat besar. Analitik Anda memerlukan sedikit bantuan untuk membuat pencarian sukses. Dalam proses pembelajaran mesin, lebih banyak data yang Anda berikan ke sistem, lebih banyak sistem dapat belajar darinya, dan mengembalikan semua informasi yang Anda cari dan karenanya membuat pencarian Anda berhasil. Itu sebabnya ia bekerja sangat baik dengan analitik data besar. Tanpa data besar, itu tidak dapat bekerja ke tingkat optimal karena fakta bahwa dengan data yang lebih sedikit, sistem memiliki beberapa contoh untuk dipelajari. Jadi kita dapat mengatakan bahwa big data memiliki peran utama dalam pembelajaran mesin.

Alih-alih berbagai keuntungan pembelajaran mesin dalam analisis ada berbagai tantangan juga. Mari kita bahas satu per satu:

  • Belajar dari Massive Data: Dengan kemajuan teknologi, jumlah data yang kami proses meningkat dari hari ke hari. Di Nov 2017, ditemukan bahwa Google memproses kira-kira. 25PB per hari, dengan waktu, perusahaan akan menyeberangi petabyte data ini. Atribut utama dari data adalah Volume. Jadi itu adalah tantangan besar untuk memproses sejumlah besar informasi. Untuk mengatasi tantangan ini, kerangka kerja terdistribusi dengan komputasi paralel harus lebih disukai.

  • Mempelajari Berbagai Jenis Data: Ada sejumlah besar variasi data saat ini. Varietas juga merupakan atribut utama dari data besar. Terstruktur, tidak terstruktur dan semi terstruktur adalah tiga jenis data yang berbeda yang selanjutnya menghasilkan generasi data heterogen, non-linear dan berdimensi tinggi. Belajar dari kumpulan data yang luar biasa merupakan tantangan dan hasil lebih lanjut dalam peningkatan kompleksitas data. Untuk mengatasi tantangan ini, Integrasi Data harus digunakan.

  • Mempelajari data Streaming dengan kecepatan tinggi: Ada berbagai tugas yang mencakup penyelesaian pekerjaan dalam jangka waktu tertentu. Kecepatan juga merupakan salah satu atribut utama dari data besar. Jika tugas tidak selesai dalam jangka waktu tertentu, hasil pengolahan dapat menjadi kurang berharga atau bahkan tidak berharga juga. Untuk ini, Anda dapat mengambil contoh prediksi pasar saham, prediksi gempa dll. Jadi itu sangat diperlukan dan tugas yang menantang untuk memproses data besar pada waktunya. Untuk mengatasi tantangan ini, pendekatan pembelajaran online harus digunakan.

  • Mempelajari Data yang Ambigu dan Tidak Lengkap: Sebelumnya, algoritma pembelajaran mesin diberikan data yang lebih akurat secara relatif. Jadi hasilnya juga akurat pada saat itu. Tetapi saat ini, ada ambiguitas dalam data karena data dihasilkan dari sumber yang berbeda yang tidak pasti dan tidak lengkap juga. Jadi, ini adalah tantangan besar untuk 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.

  • Mempelajari Data Kerapatan Bernilai Rendah: Tujuan utama dari 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 data. Untuk menemukan nilai signifikan dari volume besar data yang memiliki kerapatan nilai rendah sangat menantang. Jadi itu adalah tantangan besar untuk pembelajaran mesin dalam analitik data besar. Untuk mengatasi tantangan ini, teknologi Data Mining dan penemuan pengetahuan dalam database harus digunakan.

[ad_2]