¿Cuáles son los desafíos del aprendizaje automático en el análisis de big data?

El aprendizaje automático es un campo de la informática, un campo de la inteligencia artificial. Este es un método de análisis de datos que es aún más útil para automatizar la construcción de modelos analíticos. O, como la palabra implica, proporciona a la máquina (sistema informático) la capacidad de aprender de los datos sin necesidad de asistencia externa para tomar decisiones con una mínima interferencia humana. El aprendizaje automático ha cambiado drásticamente en los últimos años a medida que evolucionan las nuevas tecnologías.

Analice qué son los macrodatos.

Big data significa demasiada información y análisis significa analizar grandes cantidades de datos para filtrar la información. Los humanos no pueden realizar esta tarea de manera eficiente dentro del límite de tiempo. Entonces, aquí está el punto donde entra en juego el aprendizaje automático para el análisis de big data. Dejame darte un ejemplo. Suponga que es el propietario de una empresa y necesita recopilar una gran cantidad de información que es muy difícil por sí sola. Luego, comienza a encontrar pistas que lo ayuden en su negocio o tomar decisiones más rápido. Aquí encontrará que está tratando con una gran cantidad de información. El análisis necesita un poco de ayuda para que la búsqueda sea exitosa. En el proceso de aprendizaje automático, cuantos más datos proporcione al sistema, más podrá aprender el sistema de ellos y devolver toda la información que estaba buscando, por lo que la búsqueda es exitosa. Así que funciona muy bien en el análisis de big data. Sin big data, el sistema no puede funcionar al nivel óptimo porque hay pocos ejemplos para aprender. En resumen, los macrodatos juegan un papel importante en el aprendizaje automático.

En lugar de los diferentes beneficios del aprendizaje automático en la analítica, también existen diferentes desafíos. Expliquémoslos uno por uno.

  • Aprenda de grandes cantidades de datos: A medida que avanza la tecnología, la cantidad de datos que procesamos aumenta día a día. En noviembre de 2017, Google superará estos petabytes de datos, alrededor de 25 PB por día, con el tiempo. El principal atributo de los datos es el volumen. Por lo tanto, procesar una cantidad tan grande de información es un gran desafío. Para superar este desafío, recomendamos un marco distribuido con computación paralela.

  • Aprender varios tipos de datos: En la actualidad, existen muchos tipos diferentes de datos. La diversidad también es un atributo clave de Big Data. Estructurados, no estructurados y semiestructurados son tres tipos de datos, y se generan datos heterogéneos, no lineales y de gran dimensión. Aprender de un conjunto de datos tan bueno es un desafío y aumenta la complejidad de los datos. Para superar este desafío, debe utilizar la integración de datos.

  • Aprendiendo datos de transmisión rápida: Hay varias tareas, como completar las tareas dentro de un cierto período de tiempo. La velocidad también es uno de los atributos clave de Big Data. Si la tarea no se completa dentro del período de tiempo especificado, el resultado del proceso puede ser devaluado o sin valor. Para ello, puede tomar ejemplos como los pronósticos del mercado de valores, los pronósticos de terremotos, etc. Por lo tanto, procesar big data a tiempo es una tarea muy necesaria y difícil. Para superar este desafío, debe utilizar un enfoque de aprendizaje en línea.

  • Aprendiendo datos ambiguos e incompletos: Anteriormente, los algoritmos de aprendizaje automático proporcionaban datos relativamente precisos. Por lo tanto, los resultados en ese momento también fueron precisos. Pero hoy, los datos son ambiguos porque provienen de una variedad de fuentes inciertas e incompletas. Por lo tanto, es un gran desafío para el aprendizaje automático en el análisis de big data. Ejemplos de datos inciertos son los datos generados por redes inalámbricas debido al ruido, sombras, desvanecimientos, etc. Para superar este desafío, debe utilizar un enfoque basado en distribuciones.

  • Aprendiendo datos de baja densidad: El objetivo principal del aprendizaje automático para el análisis de big data es extraer información útil de grandes cantidades de datos para obtener beneficios comerciales. El valor es uno de los principales atributos de los datos. Es muy difícil encontrar valores significativos en una gran cantidad de datos con una densidad de valor baja. Por lo tanto, es un gran desafío para el aprendizaje automático en el análisis de big data. Para superar este desafío, debe utilizar la tecnología de minería de datos y el descubrimiento de conocimientos en su base de datos.


Source by Gunjan Dogra

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