大数据分析的机器学习

时间:2019-03-30 08:16:10 阅读:18次

  大数据分析的机器学习只是一个新的流行词,或者这种方法真的找到了自己的方式吗?如果我们想回答这个问题,我们应该从认识到大数据绝对是人类分析师的太多信息这一事实开始。如果我们考虑实体和来源之间发生的所有可能的相关性和关系,那么大数据往往看起来比名称所暗示的更大。

  现在,让我们假设您是一家公司,并且您正在收集大量信息,这本身就是一项挑战。然后,您开始深入研究可能有助于您的业务的线索,或者只是让您更有信心更快地做出更好的决策。正如我们所说,你意识到你正在处理一些巨大的事情,而你的分析师可以在寻找有用的见解时使用一些帮助。

  这就是大数据的机器学习发挥作用的地方。事实上,在纯粹的机器学习过程中,你提供给系统的数据越多,它就能从中学到更多,返回你所寻找的所有线索,这就是为什么它能够很好地处理大数据的原因。没有它,机器学习就无法在最佳水平上运行,这是因为数据较少,机器中可以学习的示例较少,因此其工作结果可能会受到影响。

  “这不是什么大不了的事”你可能会开始思考。实际上,解决方案似乎显而易见:“让我们将机器学习用于大数据分析,就这样!”大量数据等同于系统的大量示例,等于良好的结果。但是真的如此吗?

  我们听过多少次并且可能同意“质量高于数量”的概念?那么我们为什么要依赖一个过于暴露数据质量的系统呢?如果与我们为系统提供数据的大量数据相比,其培训的“好例子”太少了?如果由于创建它的人类语言中的自然复杂性而误解了某些数据会怎样?

  我们当然会感到失望的是,在这样的投资之后,我们的结果并不像我们预期的那么好!但不要担心,在Expert System,我们也相信机器学习是大数据分析的一个很好的解决方案,但我们更愿意为它添加语义经验和专业知识。

  考虑使用将机器学习方法与Cogito自然语言处理相结合的系统可以实现的结果。您不必担心找到足够的样本来训练系统,或者试图理解低于标准结果的结果,因为Cogito将完全理解您的所有数据和文档,就像人类一样。借助Cogito,您可以从一开始就获得高质量的结果,这要归功于其嵌入式知识图以及结合语言规则和机器学习逐步改进结果的能力。此方法仅为您提供加速业务决策和充分利用大数据所需的相关信息。

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