ما هي تحديات التعلم الآلي في تحليلات البيانات الضخمة؟

التعلم الآلي هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر ، وهو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي. إنها طريقة لتحليل البيانات تساعد بشكل أكبر في أتمتة بناء النموذج التحليلي. بدلاً من ذلك ، كما تشير الكلمة ، فإنه يوفر للآلات (أنظمة الكمبيوتر) القدرة على التعلم من البيانات ، دون مساعدة خارجية لاتخاذ القرارات بأقل تدخل بشري. مع تطور التقنيات الجديدة ، تغير التعلم الآلي كثيرًا خلال السنوات القليلة الماضية.

دعونا نناقش ما هي البيانات الضخمة؟

تعني البيانات الضخمة الكثير من المعلومات والتحليلات تعني تحليل كمية كبيرة من البيانات لتصفية المعلومات. لا يمكن للإنسان القيام بهذه المهمة بكفاءة في غضون فترة زمنية محددة. إذن هذه هي النقطة التي يلعب فيها التعلم الآلي لتحليلات البيانات الضخمة. لنأخذ مثالاً ، لنفترض أنك مالك الشركة وتحتاج إلى جمع قدر كبير من المعلومات ، وهو أمر صعب للغاية من تلقاء نفسه. ثم تبدأ في العثور على دليل يساعدك في عملك أو اتخاذ القرارات بشكل أسرع. هنا تدرك أنك تتعامل مع معلومات هائلة. تحتاج تحليلاتك إلى القليل من المساعدة لإنجاح البحث. في عملية التعلم الآلي ، المزيد من البيانات التي تقدمها للنظام ، والمزيد من النظام يمكن أن يتعلم منه ، ويعيد جميع المعلومات التي كنت تبحث عنها ، وبالتالي يجعل بحثك ناجحًا. هذا هو السبب في أنها تعمل بشكل جيد مع تحليلات البيانات الضخمة. بدون البيانات الضخمة ، لا يمكن أن يصل إلى المستوى الأمثل بسبب حقيقة أنه مع وجود بيانات أقل ، فإن النظام لديه أمثلة قليلة للتعلم منها. لذلك يمكننا القول أن البيانات الضخمة لها دور رئيسي في التعلم الآلي.

بدلاً من المزايا المختلفة للتعلم الآلي في التحليلات ، هناك تحديات مختلفة أيضًا. دعونا نناقشهم واحدًا تلو الآخر:

• التعلم من البيانات الضخمة: مع تقدم التكنولوجيا ، تزداد كمية البيانات التي نعالجها يومًا بعد يوم. في نوفمبر 2017 ، وجد أن Google تعالج ملفات. 25 بيتابايت في اليوم ، مع مرور الوقت ، ستقوم الشركات بعبور بيتابايت من البيانات. السمة الرئيسية للبيانات هي الحجم. لذا فإن معالجة مثل هذا الكم الهائل من المعلومات يمثل تحديًا كبيرًا. للتغلب على هذا التحدي ، يجب تفضيل الأطر الموزعة ذات الحوسبة المتوازية.

• تعلم أنواع البيانات المختلفة: هناك قدر كبير من التنوع في البيانات في الوقت الحاضر. التنوع هو أيضًا سمة رئيسية للبيانات الضخمة. الهيكلية وغير المهيكلة وشبه المهيكلة هي ثلاثة أنواع مختلفة من البيانات التي تؤدي إلى توليد بيانات غير متجانسة وغير خطية وعالية الأبعاد. يمثل التعلم من مجموعة البيانات الكبيرة هذه تحديًا ويؤدي إلى زيادة تعقيد البيانات. للتغلب على هذا التحدي ، يجب استخدام تكامل البيانات.

• تعلم البيانات المتدفقة بسرعة عالية: هناك العديد من المهام التي تشمل الانتهاء من العمل في فترة زمنية معينة. تعد السرعة أيضًا إحدى السمات الرئيسية للبيانات الضخمة. إذا لم تكتمل المهمة في فترة زمنية محددة ، فقد تصبح نتائج المعالجة أقل قيمة أو حتى عديمة القيمة أيضًا. لهذا ، يمكنك أن تأخذ مثالاً على تنبؤات سوق الأوراق المالية ، والتنبؤ بالزلازل ، وما إلى ذلك ، لذا من الضروري جدًا والتحدي معالجة البيانات الضخمة في الوقت المناسب. للتغلب على هذا التحدي ، يجب استخدام نهج التعلم عبر الإنترنت.

• تعلم البيانات الغامضة وغير الكاملة: في السابق ، تم تزويد خوارزميات التعلم الآلي ببيانات أكثر دقة نسبيًا. لذلك كانت النتائج دقيقة أيضًا في ذلك الوقت. ولكن في الوقت الحاضر ، هناك غموض في البيانات لأن البيانات يتم إنشاؤها من مصادر مختلفة غير مؤكدة وغير كاملة أيضًا. لذلك ، يعد هذا تحديًا كبيرًا للتعلم الآلي في تحليلات البيانات الضخمة. من الأمثلة على البيانات غير المؤكدة البيانات التي يتم إنشاؤها في الشبكات اللاسلكية بسبب الضوضاء والتظليل والخبو وما إلى ذلك. للتغلب على هذا التحدي ، يجب استخدام نهج قائم على التوزيع.

• تعلم بيانات الكثافة المنخفضة القيمة: الغرض الرئيسي من التعلم الآلي لتحليلات البيانات الضخمة هو استخراج المعلومات المفيدة من كمية كبيرة من البيانات لتحقيق منافع تجارية. القيمة هي إحدى السمات الرئيسية للبيانات. من الصعب للغاية العثور على قيمة كبيرة من كميات كبيرة من البيانات ذات كثافة منخفضة القيمة. لذلك فهو يمثل تحديًا كبيرًا للتعلم الآلي في تحليلات البيانات الضخمة. للتغلب على هذا التحدي ، يجب استخدام تقنيات التنقيب عن البيانات واكتشاف المعرفة في قواعد البيانات.