通過機(jī)器學(xué)習(xí)和AI增強(qiáng)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(jī)器學(xué)習(xí)來增強(qiáng)其產(chǎn)品?

最近的研究表明，使用分析進(jìn)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(wù)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(yù)期需求的能力，減輕風(fēng)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(shù)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(yù)計到2023年該行業(yè)的價值將超過2.73億美元。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?如何將其應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析?

IBM將機(jī)器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)而不是通過顯式編程。

隨著算法吸收訓(xùn)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(jī)器學(xué)習(xí)模型是使用數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法時生成的輸出。訓(xùn)練后，為模型提供輸入時，將為您提供輸出。例如，預(yù)測算法將創(chuàng)建一個預(yù)測模型。然后，當(dāng)您向預(yù)測模型提供數(shù)據(jù)時，您將收到基于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)的預(yù)測。” IBM解釋說。

此技術(shù)用于提高預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。根據(jù)業(yè)務(wù)問題，有四種利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)的方法。

監(jiān)督學(xué)習(xí)

監(jiān)督學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式，然后將其應(yīng)用于分析過程。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)

當(dāng)問題需要大量未標(biāo)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(jìn)行分類。這種學(xué)習(xí)形式無需人工干預(yù)即可進(jìn)行。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種行為學(xué)習(xí)方法。通過從數(shù)據(jù)分析中接收反饋，該算法可指導(dǎo)用戶獲得最佳結(jié)果。但是，強(qiáng)化學(xué)習(xí)與其他類型的學(xué)習(xí)不同，這是因為系統(tǒng)沒有使用樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，而是通過反復(fù)試驗來學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)方法在連續(xù)的層中合并了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以迭代方式從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。這種形式的機(jī)器學(xué)習(xí)對于從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式特別有用。深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)旨在模擬人腦的工作方式。