通過機器學習和AI增強數(shù)據(jù)分析

一些全球最大的數(shù)據(jù)分析提供商如何利用機器學習來增強其產(chǎn)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(chǎn)品質(zhì)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(jīng)看到微軟，亞馬遜和IBM等巨頭加大了對大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)中學習而不是通過顯式編程。

隨著算法吸收訓練數(shù)據(jù)，然后有可能基于該數(shù)據(jù)生成更精確的模型。機器學習模型是使用數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)時，您將收到基于訓練模型的數(shù)據(jù)的預測。” IBM解釋說。

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

監(jiān)督學習

監(jiān)督學習通常從建立的數(shù)據(jù)集和對數(shù)據(jù)集如何分類的理解開始。監(jiān)督學習會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)時，可以使用這種方法。理解此數(shù)據(jù)的含義需要算法根據(jù)發(fā)現(xiàn)的模式或聚類對數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析中接收反饋，該算法可指導用戶獲得最佳結(jié)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(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)絡，以迭代方式從數(shù)據(jù)中學習。這種形式的機器學習對于從非結(jié)構化數(shù)據(jù)中學習模式特別有用。深度學習的復雜神經(jīng)網(wǎng)絡旨在模擬人腦的工作方式。