通過機器學習和AI增強數據分析

一些全球最大的數據分析提供商如何利用機器學習來增強其產品?

最近的研究表明，使用分析進行決策的公司的利潤要比不使用決策的公司高6%。在業(yè)務運營中利用分析可以通過多種方式使公司受益，包括主動和預期需求的能力，減輕風險，提高產品質量和個性化以及優(yōu)化客戶體驗。

由于這些好處，技術行業(yè)已經看到微軟，亞馬遜和IBM等巨頭加大了對大數據的投資，預計到2023年該行業(yè)的價值將超過2.73億美元。

什么是機器學習?如何將其應用于數據分析?

IBM將機器學習描述為一種人工智能形式，它使系統(tǒng)能夠從數據中學習而不是通過顯式編程。

隨著算法吸收訓練數據，然后有可能基于該數據生成更精確的模型。機器學習模型是使用數據訓練機器學習算法時生成的輸出。訓練后，為模型提供輸入時，將為您提供輸出。例如，預測算法將創(chuàng)建一個預測模型。然后，當您向預測模型提供數據時，您將收到基于訓練模型的數據的預測。” IBM解釋說。

此技術用于提高預測模型的準確性。根據業(yè)務問題，有四種利用機器學習和數據的方法。

監(jiān)督學習

監(jiān)督學習通常從建立的數據集和對數據集如何分類的理解開始。監(jiān)督學習會發(fā)現數據中的模式，然后將其應用于分析過程。

無監(jiān)督學習

當問題需要大量未標記數據時，可以使用這種方法。理解此數據的含義需要算法根據發(fā)現的模式或聚類對數據進行分類。這種學習形式無需人工干預即可進行。

強化學習

強化學習是一種行為學習方法。通過從數據分析中接收反饋，該算法可指導用戶獲得最佳結果。但是，強化學習與其他類型的學習不同，這是因為系統(tǒng)沒有使用樣本數據集進行訓練，而是通過反復試驗來學習。

深度學習

深度學習方法在連續(xù)的層中合并了神經網絡，以迭代方式從數據中學習。這種形式的機器學習對于從非結構化數據中學習模式特別有用。深度學習的復雜神經網絡旨在模擬人腦的工作方式。