Quels sont les défis du machine learning dans le Big Data Analytics?

L'apprentissage automatique est une branche de l'informatique, un domaine de l'intelligence artificielle. C'est une méthode d'analyse de données qui aide en outre à automatiser la construction du modèle analytique. Alternativement, comme le mot l'indique, il fournit aux machines (systèmes informatiques) la capacité d'apprendre à partir des données, sans aide extérieure pour prendre des décisions avec un minimum d'interférence humaine. Avec l'évolution des nouvelles technologies, l'apprentissage automatique a beaucoup changé au cours des dernières années.

Discutons de ce qu'est le Big Data?

Le Big Data signifie trop d'informations et l'analyse signifie l'analyse d'une grande quantité de données pour filtrer les informations. Un humain ne peut pas effectuer cette tâche efficacement dans un délai imparti. Voici donc le moment où l'apprentissage automatique pour l'analyse du Big Data entre en jeu. Prenons un exemple, supposons que vous soyez propriétaire de l'entreprise et que vous ayez besoin de collecter une grande quantité d'informations, ce qui est très difficile en soi. Ensuite, vous commencez à trouver un indice qui vous aidera dans votre entreprise ou à prendre des décisions plus rapidement. Ici, vous réalisez 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 fournissez de données au système, plus le système peut en tirer des leçons et renvoyer toutes les informations que vous recherchiez et donc réussir votre recherche. C'est pourquoi cela fonctionne si bien avec l'analyse de Big Data. Sans Big Data, il ne peut pas fonctionner à son niveau optimal en raison du fait qu'avec moins de données, le système a peu d'exemples à tirer. On peut donc dire que le big data a un rôle majeur dans l'apprentissage automatique.

Au lieu de divers avantages de l'apprentissage automatique dans l'analyse, il existe également divers défis. Parlons-en un par un:

Apprendre à partir de 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 constaté que Google traitait env. 25 Po par jour, avec le temps, les entreprises traverseront 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 frameworks distribués avec calcul parallèle doivent être préférés.

Apprentissage de différents types de données: De nos jours, il existe une grande variété de données. La variété est également un attribut majeur du Big Data. Les données structurées, non structurées et semi-structurées sont trois types de données différents qui aboutissent en outre à la génération de données hétérogènes, non linéaires et de grande dimension. Apprendre à partir d'un si grand ensemble de données est un défi et entraîne en outre une augmentation de la complexité des données. Pour surmonter ce défi, l'intégration de données doit être utilisée.

Apprentissage des données en continu à haute vitesse: Il existe diverses tâches qui incluent l'achèvement du travail dans une certaine période de temps. La vélocité est également l'un des principaux attributs du Big Data. Si la tâche n'est pas terminée dans un laps de temps spécifié, les résultats du traitement peuvent devenir moins précieux ou même sans valeur. Pour cela, vous pouvez prendre l'exemple de la prévision du marché boursier, de la prévision des tremblements de terre, etc. Il est donc très nécessaire et difficile de traiter les big data à temps. Pour surmonter ce défi, une approche d'apprentissage en ligne doit être utilisée.

Apprentissage de données ambiguës et incomplètes: Auparavant, les algorithmes d'apprentissage automatique fournissaient des données plus précises relativement. Les résultats étaient donc également exacts à ce moment-là. Mais de nos jours, il y a une ambiguïté dans les données car les données sont générées à partir de différentes sources qui sont également incertaines et incomplètes. Il s'agit donc d'un défi majeur pour l'apprentissage automatique dans l'analyse du Big Data. Un exemple de données incertaines est les données qui sont générées dans les réseaux sans fil en raison du bruit, des ombres, des évanouissements, etc. Pour surmonter ce défi, une approche basée sur la distribution doit être utilisée.

Apprentissage de données de densité de faible valeur: le principal objectif de l'apprentissage automatique pour l'analyse de données volumineuses est d'extraire les informations utiles d'une grande quantité de données à des fins commerciales. La valeur est l'un des principaux attributs des données. Trouver la valeur significative de grands volumes de données ayant une densité de faible valeur est très difficile. Il s'agit donc d'un défi majeur pour l'apprentissage automatique dans l'analyse du Big Data. Pour surmonter ce défi, les technologies d'exploration de données et la découverte de connaissances dans les bases de données doivent être utilisées.
Les différents défis du Machine Learning dans Big Data Analytics sont discutés ci-dessus et doivent être traités avec beaucoup de soin. Il existe tellement de produits d'apprentissage automatique qu'ils doivent être formés avec une grande quantité de données. Il est nécessaire de garantir l'exactitude des modèles d'apprentissage automatique afin qu'ils soient formés avec des informations historiques structurées, pertinentes et précises. Comme il y a tellement de défis mais ce n'est pas impossible.

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