อะไรคือความท้าทายของการเรียนรู้ด้วยเครื่องใน Analytics ข้อมูลขนาดใหญ่?

อะไรคือความท้าทายของการเรียนรู้ด้วยเครื่องใน Analytics ข้อมูลขนาดใหญ่?

Machine Learning เป็นสาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์สาขา Artificial Intelligence เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ช่วยในการสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์แบบอัตโนมัติ หรือเป็นคำที่บ่งบอกว่าจะให้เครื่อง (ระบบคอมพิวเตอร์) ที่มีความสามารถในการเรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องช่วยภายนอกในการตัดสินใจด้วยการแทรกแซงของมนุษย์ขั้นต่ำ ด้วยวิวัฒนาการของเทคโนโลยีใหม่ ๆ การเรียนรู้ด้วยเครื่องได้เปลี่ยนไปในช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมา

ให้เราพูดถึงข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร?

ข้อมูลจำนวนมากหมายถึงข้อมูลและการวิเคราะห์ที่มากเกินไปหมายถึงการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อกรองข้อมูล มนุษย์ไม่สามารถทำงานนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพภายในเวลาที่กำหนด ดังนั้นนี่คือจุดที่เครื่องเรียนรู้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เข้ามาเล่น สมมติว่าคุณเป็นเจ้าของ บริษัท และต้องการรวบรวมข้อมูลเป็นจำนวนมากซึ่งเป็นเรื่องยากสำหรับตัวเอง จากนั้นคุณจะเริ่มหาคำแนะนำที่จะช่วยคุณในธุรกิจของคุณหรือทำการตัดสินใจได้เร็วขึ้น ที่นี่คุณตระหนักว่าคุณกำลังจัดการกับข้อมูลอันยิ่งใหญ่ การวิเคราะห์ของคุณต้องการความช่วยเหลือเพียงเล็กน้อยในการทำให้การค้นหาประสบความสำเร็จ ในกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องคุณมีข้อมูลที่คุณให้ไว้ในระบบมากขึ้นระบบสามารถเรียนรู้จากระบบได้มากขึ้นและส่งคืนข้อมูลทั้งหมดที่คุณกำลังค้นหาและทำให้การค้นหาของคุณประสบความสำเร็จ นั่นคือเหตุผลที่ทำงานได้ดีกับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ หากไม่มีข้อมูลขนาดใหญ่ก็จะไม่สามารถทำงานได้ในระดับที่ดีที่สุดเนื่องจากความจริงที่ว่ามีข้อมูลน้อยระบบจึงมีตัวอย่างจากการเรียนรู้ ดังนั้นเราจึงสามารถบอกได้ว่าข้อมูลขนาดใหญ่มีบทบาทสำคัญในการเรียนรู้ด้วยเครื่อง

แทนที่จะได้ประโยชน์จากการเรียนรู้ด้วยเครื่องในการวิเคราะห์ก็มีความท้าทายมากมายเช่นกัน ให้เราคุยกันทีละ:

การเรียนรู้จากข้อมูลขนาดใหญ่: เมื่อความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีปริมาณข้อมูลที่เราดำเนินการเพิ่มขึ้นในแต่ละวัน ในเดือน พ.ย. 2017 พบว่า Google ประมวลผลโดยประมาณ 25PB ต่อวันโดยเวลา บริษัท จะข้ามข้อมูล petabytes เหล่านี้ แอตทริบิวต์ที่สำคัญของข้อมูลคือ Volume ดังนั้นจึงเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อเอาชนะความท้าทายนี้ควรใช้กรอบการแจกจ่ายที่มีการประมวลผลแบบขนาน

การเรียนรู้ประเภทข้อมูลที่ต่างกัน: ปัจจุบันมีข้อมูลหลากหลายอยู่ วาไรตี้ยังเป็นคุณลักษณะสำคัญของข้อมูลขนาดใหญ่ โครงสร้างที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างเป็นข้อมูลสามประเภทที่แตกต่างกันซึ่งจะส่งผลต่อการสร้างข้อมูลที่ต่างกันไม่ใช่ข้อมูลเชิงเส้นและข้อมูลมิติสูง การเรียนรู้จากชุดข้อมูลที่ดีดังกล่าวเป็นความท้าทายและส่งผลต่อการเพิ่มขึ้นของความซับซ้อนของข้อมูล ในการเอาชนะความท้าทายนี้ควรใช้ Data Integration

การเรียนรู้ข้อมูลที่มีการสตรีมด้วยความเร็วสูง: มีงานหลายอย่างซึ่งรวมถึงการทำงานเสร็จสิ้นในช่วงเวลาหนึ่ง ความเร็วเป็นหนึ่งในคุณลักษณะสำคัญของข้อมูลขนาดใหญ่ ถ้างานไม่เสร็จสิ้นในระยะเวลาที่กำหนดผลลัพธ์ของการประมวลผลอาจกลายเป็นสิ่งที่มีค่าน้อยกว่าหรือแม้กระทั่งไม่มีค่าด้วย สำหรับนี้คุณสามารถใช้ตัวอย่างของการคาดการณ์ตลาดหุ้นการคาดการณ์แผ่นดินไหว ฯลฯ ดังนั้นจึงเป็นสิ่งที่จำเป็นมากและท้าทายในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ในเวลา เพื่อเอาชนะความท้าทายนี้ควรใช้วิธีการเรียนรู้ออนไลน์

การเรียนรู้ข้อมูลที่ไม่ชัดเจนและไม่สมบูรณ์: ก่อนหน้านี้อัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องได้ให้ข้อมูลที่แม่นยำมากขึ้น ดังนั้นผลที่ได้ยังถูกต้องในเวลานั้น แต่ในปัจจุบันมีความคลุมเครือในข้อมูลเนื่องจากข้อมูลถูกสร้างขึ้นจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันซึ่งไม่แน่นอนและไม่สมบูรณ์เกินไป ดังนั้นจึงเป็นความท้าทายใหญ่สำหรับการเรียนรู้ด้วยเครื่องในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ตัวอย่างข้อมูลที่ไม่แน่นอนคือข้อมูลที่สร้างขึ้นในเครือข่ายไร้สายเนื่องจากมีเสียงดังแชโดว์การจางหาย ฯลฯ ในการเอาชนะความท้าทายนี้ควรใช้วิธีการกระจายข้อมูล

การเรียนรู้ข้อมูลความหนาแน่นต่ำ: วัตถุประสงค์หลักของการเรียนรู้ด้วยเครื่องสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คือการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลจำนวนมากเพื่อประโยชน์ในเชิงพาณิชย์ ค่าเป็นหนึ่งในคุณลักษณะที่สำคัญของข้อมูล เพื่อหาค่าที่สำคัญจากข้อมูลปริมาณมากที่มีความหนาแน่นต่ำมีค่าเป็นสิ่งที่ท้าทายมาก ดังนั้นจึงเป็นความท้าทายใหญ่สำหรับการเรียนรู้ด้วยเครื่องในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อเอาชนะความท้าทายนี้เทคโนโลยีการทำเหมืองข้อมูลและการค้นพบความรู้ในฐานข้อมูลควรใช้

You Might Also Like