News information : Quels sont les défis de l'apprentissage automatique dans l'analyse du Big Data?

L'apprentissage automatique est une branche de l'informatique, un domaine de l'intelligence artificielle. Il s'agit d'une méthode d'analyse de données qui aide à automatiser davantage la construction du modèle analytique. Sinon, comme le mot l'indique, il offre aux machines la possibilité d'apprendre des données sans aide extérieure pour prendre des décisions avec une intervention humaine minimale. Avec l'évolution des nouvelles technologies, l'apprentissage automatique a beaucoup changé ces dernières années.

Voyons ce qu'est le Big Data?

Les mégadonnées signifient beaucoup d'informations et l'analyse signifie analyser une énorme quantité de données pour filtrer les informations. On ne peut pas s'acquitter efficacement de cette tâche en temps opportun. C'est donc là qu'intervient l'apprentissage automatique de l'analyse des mégadonnées. Prenons un exemple, en supposant que vous êtes le propriétaire de l'entreprise et que vous devez collecter une grande quantité d'informations, ce qui est très difficile en soi. Ensuite, commencez à trouver des données qui vous aideront dans votre entreprise ou prendre des décisions plus rapidement. Ici, vous vous rendez compte que vous avez affaire à d'immenses informations. Vos analyses ont besoin d'un peu d'aide pour réussir la recherche. Dans le processus d'apprentissage automatique, plus vous donnez de données au système, plus le système peut en tirer des leçons et le retour de toutes les informations que vous recherchez et ainsi rendre votre recherche réussie. C'est pourquoi cela fonctionne si bien avec l'analyse du Big Data. Sans big data, il ne peut pas fonctionner à son niveau optimal car avec moins de données, le système a quelques exemples à apprendre. Nous pouvons donc dire que le Big Data joue un grand rôle dans l'apprentissage automatique.

Au lieu des différents avantages de l'apprentissage automatique en analytique, il existe également différents défis. Discutons-en un par un:

  • Apprenez des données massives: Avec l'avancement de la technologie, la quantité de données que nous traitons augmente de jour en jour. En novembre 2017, il a été découvert que Google traite environ. 25PB par jour, au fil du temps, les entreprises transmettront ces pétaoctets de données. Le principal attribut des données est le volume. C'est donc un grand défi de traiter une telle quantité d'informations. Pour surmonter ce défi, les trames dispersées avec calcul parallèle devraient être préférées.

  • Apprentissage de différents types de données: Il existe aujourd'hui une grande variété de données. La diversité est également un attribut clé du Big Data. Structuré, non structuré et semi-structuré sont trois types de données différents qui conduisent en outre à la génération de données hétérogènes, non linéaires et de grande dimension. Apprendre d'une si excellente base de données est un défi et se traduit par une complexité accrue des données. Pour surmonter ce défi, l'intégration de données doit être utilisée.

  • Apprenez le flux de données à haute vitesse: Il existe diverses tâches qui impliquent l'achèvement du travail dans une période de temps donnée. La vitesse est également l'un des principaux attributs des mégadonnées. Si la tâche n'est pas terminée dans un laps de temps donné, les résultats du traitement peuvent devenir moins précieux ou même sans valeur. Pour cela, vous pouvez prendre l'exemple de la prévision boursière, de la prévision des séismes etc. C'est donc une tâche très nécessaire et difficile de traiter les données volumineuses à temps. Pour surmonter ce défi, l'approche d'apprentissage en ligne doit être utilisée.

  • Apprenez des données peu claires et incomplètes: Auparavant, les algorithmes d'apprentissage automatique fournissaient des données relativement précises. Les résultats étaient donc également exacts à l'époque. Mais de nos jours, il y a une incertitude dans les données parce que les données sont générées à partir de diverses sources qui sont également incertaines et incomplètes. C'est donc un grand défi d'apprendre la machine dans l'analyse du Big Data. Un exemple de données non fiables est les données générées dans les réseaux sans fil en raison du bruit, de l'ombre, de la gradation, etc. Pour surmonter ce défi, une approche basée sur la distribution doit être utilisée.

  • Apprenez des données à faible densité: L'objectif principal de l'enseignement des machines d'analyse de Big Data est d'extraire des informations utiles d'une grande quantité de données à des fins commerciales. La valeur est l'un des attributs clés des données. Trouver la valeur significative de grands volumes de données ayant une faible densité de valeurs est très difficile. C'est donc un grand défi pour l'apprentissage automatique dans l'analyse des mégadonnées. Pour surmonter ce défi, les technologies d'exploration de données et la découverte de connaissances dans les bases de données doivent être utilisées.