Database

Büyük Veri Analitiğinde Makine Öğreniminin Zorlukları Nelerdir?

Makine Öğrenimi, bir bilgisayar bilimi dalı, Yapay Zeka alanıdır. Analitik model binasını otomatikleştirmeye yardımcı olan bir veri analiz yöntemidir. Alternatif olarak, sözcüğün belirttiği gibi, en az insan müdahalesi ile karar vermek için harici yardım olmaksızın, makinelerden (bilgisayar sistemleri) veriden öğrenme yeteneği sağlar. Yeni teknolojilerin gelişmesiyle birlikte, makine öğrenimi son birkaç yılda çok değişti.

Büyük Veri'nin ne olduğunu tartışalım mı?

Büyük veri çok fazla bilgi ve analiz demek, büyük miktarda veriyi analiz etmek anlamına geliyor. bilgileri filtreleyin. Bir insan bu görevi zaman sınırı içinde verimli bir şekilde yapamaz. İşte burada büyük veri analitiği için makine öğreniminin devreye girdiği nokta. Örnek verelim, bir şirketin sahibi olduğunuzu ve çok fazla bilgi topladığınızı varsayalım, ki bu da kendi başına çok zor. Daha sonra, işinizde size yardımcı olacak veya kararları daha hızlı verebilecek bir ipucu bulmaya başlıyorsunuz. Burada muazzam bilgi ile uğraştığınızı anlıyorsunuz. Analitiğinizin, aramayı başarılı hale getirmek için biraz yardıma ihtiyacı var. Makine öğrenimi sürecinde, sisteme sağladığınız veriler, sistem daha fazla bilgi edinebilir ve aradığınız tüm bilgileri döndürür ve böylece aramanızı başarılı hale getirir. Bu yüzden büyük veri analizi ile çok iyi çalışıyor. Büyük veri olmadan, daha az veri ile sistemin öğrenmesi gereken birkaç örneği olduğu için optimum seviyesinde çalışamaz. Bu nedenle, büyük verilerin makine öğrenmede önemli bir rol oynadığını söyleyebiliriz.

Analizde makine öğreniminin çeşitli avantajları yerine çeşitli zorluklar da vardır. Onları tek tek tartışalım:

  • Masif Verilerden Öğrenme: Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte işlediğimiz veri miktarı her geçen gün artmaktadır. Kasım 2017’de Google’ın yaklaşık olarak işlediği bulundu. Günde 25PB, zamanla, şirketler bu petabaytlık veriyi geçecek. Verilerin ana özelliği Birimdir. Dolayısıyla, bu kadar büyük miktarda bilgiyi işlemek için büyük bir meydan okuma. Bu zorluğun üstesinden gelmek için paralel hesaplama ile dağıtılmış çerçeveler tercih edilmelidir.

  • Farklı Veri Türlerinin Öğrenilmesi: Bugünlerde verilerde büyük miktarda çeşit var. Çeşitlilik aynı zamanda büyük verinin önemli bir özelliğidir. Yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış, heterojen, doğrusal olmayan ve yüksek boyutlu verilerin üretilmesiyle sonuçlanan üç farklı veri türüdür. Böyle büyük bir veri kümesinden öğrenmek bir zorluktur ve verilerin karmaşıklığında bir artışa neden olur. Bu zorluğun üstesinden gelmek için Veri Entegrasyonu kullanılmalıdır.

  • Aktarılan yüksek hızda veriyi öğrenmek: Belirli bir sürede işin tamamlanmasını içeren çeşitli görevler vardır. Hız, aynı zamanda büyük verilerin temel özelliklerinden biridir. Eğer görev belirli bir sürede tamamlanmazsa, işlem sonuçları daha az değerli hatta değersiz hale gelebilir. Bunun için borsa kestirimi, deprem tahmini vb. Örneklere ulaşabilirsiniz. Bu nedenle, büyük verileri zamanında işlemek için çok gerekli ve zorlu bir görevdir. Bu zorluğun üstesinden gelmek için çevrimiçi öğrenme yaklaşımı kullanılmalıdır.

  • Belirsiz ve Tamamlanmamış Verilerin Öğrenilmesi: Önceleri, makine öğrenimi algoritmalarına nispeten daha doğru veriler sağlanmıştır. Böylece sonuçlar o zamanda da doğruydu. Ancak bugünlerde verilerde bir belirsizlik var çünkü veriler de belirsiz ve eksik olan farklı kaynaklardan üretiliyor. Dolayısıyla, büyük veri analizinde makine öğrenimi için büyük bir zorluktur. Belirsiz veri örneği, gürültü, gölgeleme, solma vb. Nedenlerle kablosuz ağlarda üretilen verilerdir. Bu zorluğun üstesinden gelmek için, Dağıtım temelli yaklaşım kullanılmalıdır.

  • Düşük Değerli Yoğunluk Verilerinin Öğrenilmesi: Büyük veri analitiği için makine öğreniminin temel amacı, yararlı bilgileri ticari faydalar için büyük miktarda veriden çıkarmaktır. Değer, verilerin en önemli özelliklerinden biridir. Düşük değerli bir yoğunluğa sahip büyük hacimli verilerden önemli olan değeri bulmak çok zor. Dolayısıyla, büyük veri analizinde makine öğrenimi için büyük bir zorluktur. Bu zorluğun üstesinden gelmek için Veri Madenciliği teknolojileri ve veri tabanlarındaki bilgi keşfi kullanılmalıdır.