-->

Apakah Cabaran Pembelajaran Mesin dalam Analisis Data Besar?

Apakah Cabaran Pembelajaran Mesin dalam Analisis Data Besar?
Share
Pembelajaran Mesin dalam Analisis Data
Pembelajaran Mesin dalam Analisis Data
Pembelajaran Mesin adalah cabang sains komputer, bidang Kepintaran Artificial. Ia adalah satu kaedah analisis data yang lebih membantu dalam mengotomatisasi bangunan model analitik. 

Sebagai alternatif, seperti kata yang ditunjukkan, ia menyediakan mesin (sistem komputer) dengan keupayaan untuk belajar dari data, tanpa bantuan luaran untuk membuat keputusan dengan gangguan manusia yang minimum.

Dengan evolusi teknologi baru, pembelajaran mesin telah banyak berubah sejak beberapa tahun yang lalu.


Marilah kita Bincangkan apa Data Besar?


Data besar bermaksud terlalu banyak maklumat dan analitik bermakna analisis sejumlah besar data untuk menyaring maklumat. 

Seorang manusia tidak dapat melakukan tugas ini dengan cekap dalam batas waktu. Jadi inilah titik di mana pembelajaran komputer untuk analitik data besar dimainkan. 

Marilah kita ambil contoh, anggaplah bahawa anda adalah pemilik syarikat dan perlu mengumpulkan sejumlah besar maklumat, yang sangat sulit sendiri. 

Kemudian anda mula mencari petunjuk yang akan membantu anda dalam perniagaan anda atau membuat keputusan lebih cepat. 

Di sini anda sedar bahawa anda berurusan dengan maklumat yang sangat besar. Analisis anda memerlukan sedikit bantuan untuk membuat carian berjaya. 

Dalam proses pembelajaran mesin, lebih banyak data yang anda berikan kepada sistem, lebih banyak sistem boleh belajar daripadanya, dan mengembalikan semua maklumat yang anda cari dan dengan itu membuat pencarian anda berjaya. 

Itulah sebabnya ia berfungsi dengan baik dengan analisis data besar. Tanpa data besar, ia tidak boleh berfungsi dengan tahap optimumnya kerana fakta bahawa dengan kurang data, sistem ini mempunyai beberapa contoh untuk belajar dari. 

Oleh itu, kita boleh mengatakan bahawa data besar mempunyai peranan utama dalam pembelajaran mesin.

Daripada pelbagai kelebihan pembelajaran mesin dalam analisis ada pelbagai cabaran juga. Marilah kita membincangkannya satu persatu:


Belajar dari Data Massive:


Dengan kemajuan teknologi, jumlah data yang kami proses semakin meningkat setiap hari. Pada November 2017, didapati Google memproses lebih kurang 25PB sehari, dengan masa, syarikat akan menyebarkan petabytes data ini. 

Atribut utama data ialah Volume. Oleh itu, adalah satu cabaran besar untuk memproses jumlah maklumat sedemikian. Untuk mengatasi cabaran ini, rangka kerja yang diagihkan dengan pengkomputeran selari harus dipilih.


Pembelajaran Jenis Data Berbeza:


Terdapat banyak variasi dalam data pada masa kini. Ragam juga merupakan ciri utama data besar. 

Terstruktur, tidak berstruktur dan separuh berstruktur adalah tiga jenis data yang seterusnya menghasilkan generasi data heterogen, bukan linear dan tinggi dimensi. 

Pembelajaran dari dataset yang begitu besar adalah satu cabaran dan seterusnya menghasilkan peningkatan kerumitan data. Untuk mengatasi cabaran ini, Integrasi Data harus digunakan.


Pembelajaran data Berkelajuan tinggi Berkelajuan tinggi: 


Terdapat pelbagai tugas yang termasuk penyiapan kerja dalam tempoh tertentu. Velocity juga salah satu sifat utama data besar. Sekiranya tugas itu tidak selesai dalam tempoh masa tertentu, hasil pemprosesan mungkin menjadi kurang bernilai atau tidak bernilai juga. 

Untuk ini, anda boleh mengambil contoh ramalan pasaran saham, ramalan gempa bumi dan sebagainya. Oleh itu tugas yang sangat diperlukan dan mencabar untuk memproses data besar tepat pada masanya. Untuk mengatasi cabaran ini, pendekatan pembelajaran dalam talian harus digunakan.


Pembelajaran Data Tidak Sempurna dan tidak lengkap: 


Sebelum ini, algoritma pembelajaran mesin disediakan lebih banyak data yang lebih tepat. Jadi hasilnya juga tepat pada masa itu. 

Tetapi pada masa kini, terdapat kekaburan dalam data kerana data dihasilkan daripada sumber yang berbeza yang tidak pasti dan tidak lengkap juga. 

Oleh itu, ia adalah satu cabaran besar untuk pembelajaran mesin dalam analisis data besar. Contoh data yang tidak menentu adalah data yang dijana dalam rangkaian tanpa wayar disebabkan bunyi bising, bayang-bayang, pudar dan lain-lain. Untuk mengatasi cabaran ini, pendekatan berasaskan Pengagihan harus digunakan.



Pembelajaran Data Ketumpatan Nilai Rendah: 


Tujuan utama pembelajaran mesin untuk analisis data besar adalah untuk mengekstrak maklumat berguna dari sejumlah besar data untuk faedah komersil. 

Nilai adalah salah satu sifat utama data. Untuk mencari nilai penting dari jumlah data yang besar yang mempunyai ketumpatan nilai rendah sangat mencabar. Oleh itu, ia adalah satu cabaran besar untuk pembelajaran mesin dalam analisis data besar. 

Untuk mengatasi cabaran ini, teknologi Data Mining dan penemuan pengetahuan dalam pangkalan data harus digunakan.

Pelbagai cabaran Pembelajaran Mesin dalam Analisis Data Besar dibincangkan di atas yang perlu dikendalikan dengan teliti. 

Terdapat begitu banyak produk pembelajaran mesin , mereka perlu dilatih dengan sejumlah besar data. Ia perlu membuat ketepatan dalam model pembelajaran mesin yang harus dilatih dengan maklumat bersejarah yang berstruktur, relevan dan tepat. 

Oleh kerana terdapat begitu banyak cabaran tetapi tidak mustahil.

0 Response

Posting Komentar

iklan