Die Beziehung zwischen Big Data und maschinellem Lernen erklärt

Die Beziehung zwischen Machine Learning Big Data

Die Beziehung zwischen Big Data und maschinellem Lernen wird zusammen mit den Unterschieden erläutert

Big Data und Machine Learning sind heute zwei der wichtigsten und unersetzlichsten Technologien. Maschinelles Lernen ermöglicht es Computern, automatisch aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Dies wird erreicht, indem Computer-Trainingsdaten integriert werden, die verwendet werden können, um seine Leistung bei zukünftigen Aufgaben zu verbessern. Die Beziehung zwischen maschinellem Lernen und Big Data ist sehr wichtig, da Big Data eine wachsende Datenquelle für ML ist.

Big Data bezeichnet große Datenmengen, die schwer zu analysieren oder zu verarbeiten sind. Das bedeutet, dass Anwendungen des maschinellen Lernens in der Lage sein müssen, große Datenmengen zeitnah und effizient zu verarbeiten. Darüber hinaus macht es die große Menge an Big Data für den Menschen schwierig, sie zu verstehen und zu nutzen. Algorithmen für maschinelles Lernen können helfen, diese Barriere zu überwinden, indem sie Muster in Daten automatisch erkennen.

Big Data und maschinelles Lernen sind im Allgemeinen komplementäre Bereiche. Sie können zusammenarbeiten, um Maschinen beizubringen, Muster in komplexen Datensätzen zu erkennen und wertvolle Vorhersagen zu treffen. Unternehmen müssen mit der wachsenden Nachfrage nach Lösungen für Big Data und maschinelles Lernen Schritt halten, da maschinelles Lernen immer mehr an Bedeutung gewinnt.

Was ist Big Data?

Big Data ist ein Schlagwort, das geprägt wurde, um die riesige Menge an Daten zu beschreiben, die derzeit generiert und gesammelt werden. Big Data kann auf viele Arten verwaltet werden und aus einer Vielzahl von Quellen stammen, darunter soziale Medien, Internetverkehr, Sensormesswerte und Kundenverhalten.

Eine der Anwendungen von Big Data ist es, die Effizienz oder Produktivität Ihres Unternehmens zu steigern. Sie können beispielsweise Big Data verwenden, um Marketingmaßnahmen zu verbessern, indem Sie analysieren, wie Besucher mit Ihrer Website oder Werbung interagieren. Sie können Big Data auch verwenden, um Kundenbedürfnisse und -trends vorherzusagen, wodurch Sie neue Produkte oder Dienstleistungen schneller entwickeln können.

Ein weiterer Bereich, in dem Big Data eingesetzt werden kann, ist das Gesundheitswesen. Aufgrund der Fortschritte in der Medizintechnik haben Ärzte heute Zugriff auf große Mengen an Patientendaten. Diese Daten können verwendet werden, um Patientensymptome zu verfolgen und Muster aufzudecken, die auf den ersten Blick möglicherweise nicht erkennbar sind. Diese Daten ermöglichen es Ärzten, genauere Diagnosen zu stellen und ihre Patienten effektiver zu behandeln.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, das es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Dies kann durch verschiedene Algorithmen erreicht werden, die dann verwendet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

Die Vorhersage des Kundenverhaltens ist eine der häufigsten Anwendungen des maschinellen Lernens. Wenn Sie beispielsweise ein Unternehmen besitzen und vorhersagen möchten, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde auf der Grundlage seines bisherigen Verhaltens zurückkehrt, können Sie einen Algorithmus für maschinelles Lernen verwenden.

Eine weitere häufige Verwendung von Big Data im maschinellen Lernen ist die Betrugserkennung. Mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens ist es möglich, Muster in Daten zu erkennen, die auf Betrug hinweisen. Dies kann dem Unternehmen Geld für Untersuchungen und Strafen sparen und gleichzeitig neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnen.

Es sind viele Algorithmen für maschinelles Lernen verfügbar, daher ist es sehr wichtig, den besten für den Job zu wählen. Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie sich nicht sicher sind, welchen Algorithmus Sie verwenden sollen. Die meisten Unternehmen haben jemanden, der ihnen bei der Auswahl der Besten behilflich sein kann.

Die zunehmende Einführung von Technologien wird zwischen 2022 und 2029 zu einem Anstieg des globalen Marktes für maschinelles Lernen um 38,8 % von 21,17 Mrd. USD auf 209,91 Mrd. USD führen.

Die Beziehung zwischen Big Data und maschinellem Lernen

Die Beziehung zwischen Big Data und maschinellem Lernen ist für beide Seiten vorteilhaft. Um genauere Vorhersagen treffen zu können, werden maschinelle Lernalgorithmen mit großen Datensätzen trainiert. Big Data kann jedoch die große Menge an Trainingsdaten bereitstellen, die für maschinelle Lernalgorithmen erforderlich sind.

Durch die Bereitstellung zusätzlicher Einblicke in Daten kann Big Data auch die Genauigkeit von Algorithmen für maschinelles Lernen erhöhen. Wenn beispielsweise ein Algorithmus für maschinelles Lernen versucht, den Aktienkurs eines Unternehmens vorherzusagen, kann die Analyse historischer Aktienkurse dazu beitragen, seine Vorhersagen zu verbessern.

Big Data und maschinelles Lernen sind miteinander verbunden, da Big Data zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen verwendet werden kann. Modelle für maschinelles Lernen können lernen, Muster in großen Datenmengen zu erkennen, was nützlich sein kann, um beispielsweise zukünftige Ereignisse vorherzusagen oder das Kundenverhalten zu verstehen.

Der Beitrag Erläuterung der Beziehung zwischen Big Data und maschinellem Lernen erschien zuerst auf Analytics Insight.

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Source: analyticsinsight.net

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