Tisztában van a Machine Learningben elérhető állások számával? Ha nem, akkor itt a válasz. A LinkedIn jelentése szerint csak Indiában több mint 24 000 nyitás van. A vezető szerepek: gépi tanulási mérnök, ML-kutató, ML-termékmenedzser stb. A gépi tanulás irányítja az IT-szektor következő innovációs és növekedési hullámát.
Ez a technológia sarokköve Adattudomány. Lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy hatalmas mennyiségű adatot elemezzenek, majd hatékony döntéseket hozzanak. Leginkább hasznos az e-kereskedelmi platformoktól az egészségügyi szektorokig. Mivel az ML szakképzett szakemberek iránti kereslet az egekbe szökik, tanulja meg, hogyan játszik létfontosságú szerepet az adattudományban.
Mi az a gépi tanulás?
- A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy részhalmaza. Főleg az épületrendszerekre és algoritmusokra összpontosít.
- Ezek hasznosak a jövőbeli előrejelzések vagy hatékony döntések meghozatalában kézi programozás nélkül.
- Az ML algoritmusok speciális kulcsként működnek a nagy adathalmazokból származó adatok egyszerű elemzéséhez, valamint a teljesítmény javításához a tapasztalatok révén.
- Az ML a Data Science hatékony partnereként működik. Segít az összetett adatokban való navigálásban, a minták megtalálásában, az eredmények előrejelzésében és az anomáliák észlelésében.
- A gépi tanulás és az adattudomány kombinációja okosabb döntések meghozatalával javítja a munkát. Ez sikeres szerephez vezet az adatvezérelt környezetekben.
A gépi tanulás kulcsfontosságú szerepe az adattudományban
Adattudomány lényege, hogy értelmes adatokat találjunk strukturálatlan adatokból. Ezt úgy lehet megtenni, ha az adatokat nagyon egyszerű szinten és megértéssel vizsgáljuk
összetett adatok a legújabb trendekkel együtt. Most a gépi tanulás jön a képbe. Beszéljük meg a főbb lépéseket Gépi tanulás az adattudományban:
Adatgyűjtés és -tisztítás:
- Adatgyűjtés – az első létfontosságú lépés a gépi tanulási folyamatban. Az üzleti követelményeknek megfelelően az ML segít összegyűjteni és elemezni a strukturált, strukturálatlan és félig strukturált adatokat.
- A következő nagy lépés az adattisztítás. Az adatok előkészítése után meg kell tisztítanunk az adatokat. Mert a valós világban az adatok hiányos és hiányzó információkat tartalmaznak.
- A gépi tanulással kideríthetjük a hiányzó adatokat és adatimputációt végezhetünk. Ezzel együtt segít az ismétlődő sorok és a null értékek eltávolításában, ami sokkal gyorsabbá teszi a folyamatot.
A jövő modellezésének elemzése:
- Az ML olyan, mintha szuperképessége lenne. De miért? Ahogy a régi adatokat nézi, és új mintákat talál. Ezek a minták segítenek kitalálni, mi fog történni ezután. Ezekkel a pontos adatokkal a vállalkozások felhasználhatják terveket és jó döntéseket.
- Ez a régi tőzsdei információkat nézi, és kitalálja, hogy mit fognak tenni az árak. Ez segít a befektetőknek abban, hogy mikor vásárolják vagy adják el a termékeket.
- Ami az egészségügyi ellátást illeti, ez iránymutató lesz az orvosok számára a páciens egészségi állapotának kitalálásához. Ennek megfelelően megtehetik a kezelési lépéseket.
- Hatalmas mennyiségű valós adatra tanítva algoritmusokat, technikái segítséget nyújthatnak a kritikus döntések meghozatalában a különböző területeken.
Anomália észlelések:
- Ez kulcsszerepet játszik a szabálytalan minták vagy dolgok azonosításában az adatkészletekben. Ez releváns problémákra vagy helytelen tevékenységekre mutathat rá.
- A gépi tanulási algoritmusok figyelembe veszik a nagy adatterhelést. Mindent megtalálnak, ami letér az útról, például furcsa pénzes tranzakciókat vagy szokatlan felhasználói műveleteket.
- Ez a szabálytalanságok észlelésének készsége számos területen kulcsfontosságú. Ide tartozik a pénzügy, a kiberbiztonság és az egészségügy. Itt bármi furcsa észlelése megállíthatja a nagy veszteségeket vagy kockázatokat.
- Például a bankokban az ML algoritmusok képesek megjelölni a szokásostól szokatlan tranzakciókat. Ezzel meg lehet akadályozni a csalást.
Mik azok a valós alkalmazások?
Itt beszéljük meg a gépi tanulás legfontosabb valós világbeli alkalmazásait az adattudományokkal:
| Alkalmazások | Leírás |
| Üzleti | (a). A gépi tanulás segíti a vállalkozásokat szolgáltatásaik fejlesztésében és marketingstratégiájának improvizációjában. (b). Az ügyféladatokat használja fel javaslatok készítésére, igények előrejelzésére és a feladatok automatizálására. (c). Az erőforrások jobb kezelésével javítja szolgáltatásait, és növeli hatékonyságát. |
| Pénzügy | (a) A gépi tanulás rendkívül fontos a pénzügyekben. Segít megtalálni a csalásokat, ellenőrizni a kockázatokat és a legjobb módon kezelni a befektetéseket. (b). Sok pénzügyi adatot megvizsgál, hogy olyan szabálytalan mintákat találjon, amelyek csalásnak minősülhetnek. Ezzel a bűnözés hamarabb és könnyen megállítható. (c). Ez segít a szervezeteknek a helyes döntések meghozatalában, és csökkenti a veszteségek esélyét. |
| Egészségügy | (a). A gépi tanulás megváltoztatja a játékot az egészségügyben! Beazonosítja a betegségeket, elemzi a betegek állapotát. (b). Ennek megfelelően speciális igényekhez igazítják a kezelési terveket. Ez jobbá teszi az egészségügyet. (c). Áttekinti a különböző betegségekhez kapcsolódó teljes orvosi adatokat. Ez azt jelenti, hogy korán felismerhetjük és diagnosztizálhatjuk a betegségeket. |
| Oktatási szektor | (a). A gépi tanulás az oktatásban átalakítja a tanulási folyamatot, és új eszközöket ad az oktatási intézmények számára. (b). Ezek hasznosak a tanulók teljesítményének és elkötelezettségének nyomon követésében és javításában. (c). Ez segít abban, hogy az oktatás befogadóbbá, hozzáférhetőbbé és vonzóbbá váljon. |
Következtetés:
A gépi tanulás az adattudomány gerinceként működik. Rendkívül fontos, mert mélyen belemerülhet a nagy és bonyolult adatokba. Később informatív adatokat gyűjt és hasznos információkat gyűjt ki. Az ML előrejelzésén túl trükkös minták is felfedezhetők, amelyek hasznosak az üzleti szektorok számára. Ezen betekintések révén az üzleti élet gördülékenyebben, intelligensebben működik, és minden területen hasznos új ötleteket generál.
