Veri, iş optimizasyonu için bir katalizördür, ancak büyük, doğası gereği farklı ve karmaşık veri kümelerini analiz etmek büyük bir sorun haline geliyor.

Büyük Veri Analitiği için Neden Makine Öğrenimi Kullanmalısınız?

Sadece birkaç yıl önce, büyük veri ve bulut hizmetleri fikirleri, BT işinde ve ardından diğer iş alanlarında devrim yarattı. Çok çeşitli sektörlerden veri bilimcileri ve yöneticiler, sunduğu fırsatları ve yapay zekanın nasıl elde edildiğini kavradı. büyük veri toplama ve analiz iş başarısı için elverişlidir.

İşte bu noktada makine öğrenimi modelleri işe yarar. Dijital çağda başarılı olmak için işletmelerin veri analizlerini ihtiyaçlarına göre tasarlanmış güçlü araçlarla donatması gerekiyor. Ayrıca evlat edinmeyi deneyebilirler iş başarısı için yapay zeka ve makine öğrenimive nasıl gittiğini görün.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi (ML), özellikle çözülmekte olan problem için yazılmamış genel algoritmaları kullanarak bazı problemlere çözüm bulmanızı sağlayan bir dizi matematiksel yöntemdir.

Basitçe söylemek gerekirse, büyük veri analitiğini akışa koymanın bir yolu. Bu teknolojinin kullanımıyla, bir bilgisayara, belirli eylemleri gerçekleştireceği belirli kalıpları tanımlamayı öğretirsiniz – menkul kıymetler satın almak veya satmak, potansiyel müşterileri bölümlere ayırmak veya konveyördeki kusurlu ürünleri belirlemek.

Ana fikir, ML modellerinin kesinlikle evrensel olduğu ve ekonominin belirli bir iş koluna veya dalına bağlı olmadığıdır. Müşteri tabanını izlemek ve kayıp oranını belirlemek, şehirdeki trafik akışını ve olası tıkanıklık yerlerini, üretim endüstrisinde bir kusur olasılığını analiz etmek ve daha fazlası – tüm bu görevler aynı matematiksel sistem kullanılarak çözülebilir.

Makine Öğrenimi ile Büyük Veri Analitiği Uygulamaları

Büyük veri kümelerini analiz etmek için ML’den yararlanmak, iş operasyonlarınızı çeşitli şekillerde optimize edebilir. İşletmelerin bundan elde ettiği başlıca faydaları ele alalım:

Tahmine Dayalı Analitik

Yavaş karar verme, organizasyonu engelleyen ve rakiplerin üstün olmasına izin veren bir özelliktir. çözmek için, yapay zeka teknolojileri büyük miktarda veriyi işleyebilir, kalıpları belirleyebilir ve hızlı bir şekilde tahminlerde bulunabilirler. Beklenen piyasa eğilimlerini veya müşteri davranışını bilen ML, daha iyi veri odaklı iş kararları sağlar.

Yapay zeka, kendi kendine öğrenme yeteneği nedeniyle tahminde iyi performans gösterir. Geleneksel tahmin türlerinin aksine, tahmine dayalı analitik değişikliklere kolayca uyum sağlayabilir – ne kadar fazla bilgi alırsa o kadar iyi çalışır.

Pazar araştırması

Tüketici davranışlarını tahmin etmek, dünya çapında uzmanların karşılaştığı en büyük zorluklardan biridir. Şirketler, daha iyi bir müşteri deneyimi ve birinci sınıf hizmet sağlamak için temel müşteri tutumlarını, görüşlerini, davranışlarını ve çözümlerini anlamak için düzenli olarak pazar araştırması yapar.

Bununla birlikte, geleneksel yöntemler, zaman, maliyet ve çaba kısıtlamaları nedeniyle kapsamlı araştırmalara sınırlamalar getirmektedir. Geçmiş veri analizi ve birikmiş deneyim ile birleştirilmiş ML, çok çeşitli sorunları çözebilir. Algoritmaları nitel araştırmayı daha az adımda gerçekleştirdiğinden, önemli ölçüde zaman, para ve araştırma çabasından tasarruf sağladığından, iş operasyonlarını düzene sokar.

Canlı bir örnek – müşteri davranışını analiz eden ve kişiselleştirilmiş ürünler sunan Netflix’in ürün önerileri. McKinsey tahmin ediyor ki Netflix’te izlenen filmlerin %75’i ürün tavsiyelerinden geliyor genel gelir için elverişli hale getirir.

Dolandırıcılık Tespiti

t’ye göreSertifikalı Dolandırıcılık Denetçileri Derneği, ortalama bir dolandırıcılık bir kuruluşa 1,5 milyon dolardan fazlaya mal olur. Bulutlarda ve çevrimiçi olarak depolanan verilerin çoğuyla, daha fazla şirket siber saldırılara karşı hassastır. Verileri ML ile analiz etmek bu konuda bir tercih olabilir.

Makine öğrenimi algoritmalarını uygulamak, dolandırıcılık analizini hızlandırabilir, dolandırıcılık tespit oranını artırabilir ve sistem veya iş akışındaki zayıflıkları belirleyip düzeltmeye yardımcı olabilir. Bu sayede dolandırıcılık tespiti InData Labs büyük veri analitiği uygulaması ve makine öğrenimi, şirketlerin dolandırıcılığı hızlı ve daha verimli bir şekilde algılamasına, önlemesine, tahmin etmesine ve düzeltmesine olanak tanır.

Aklında tut

ML entegrasyonunun ne kadar başarılı olacağını belirleyen bazı ön koşullar vardır. Aşağıdaki faktörlere dikkat edin:

  1. Yanlış veri analizinden kaynaklanan kayıpları önlemek için verilerinizin kalitesini ve eksiksizliğini teyit edin;
  2. Makine öğrenimini yerleştirmeden önce, bilgisayar tarafından oluşturulan veriler yerine gerçek verilerle deneme yapın;
  3. Verileri makine öğrenimi ile analiz ederek neyi başarmak istediğinizi bildiğinizden emin olun.

Toplama

Veri biliminin iş verimliliği üzerinde önemli bir etkisi vardır. Bu nedenle, makine öğrenimini büyük veri analitiğine dahil etmek, karar verme sürecini daha doğru hale getirmek için hem büyük hem de küçük işletmeler için uygun maliyetli olacaktır.











#Büyük #Veri #Analitiğinde #Makine #Öğrenimi #Algoritmaları