ثريد | تعلم الآلة اهميته و علاقته وتأثيره على علوم البيانات
يتطور مجال تعلم الآلات باستمرار. وإلى جانب التطور تأتي زيادة في الطلب والأهمية. هناك أحد الأسباب الحاسمة التي تجعل علماء البيانات في احتياج إلى تعلم الآلات ، وهو التنبؤات العالية القيمة التي تستطيع أن توجه قرارات أفضل وإجراءات ذكية في الوقت الحقيقي من دون تدخل بشري.
ويساعد تعلم الآله كتكنولوجيا على تحليل أجزاء كبيرة من البيانات مما يخفف من مهام علماء البيانات في عملية آلية ويكتسب الكثير من الأهمية والتعرف. وقد غير التعلم الآلي الطريقة التي يعمل بها استخراج البيانات وتفسيرها بإشراك مجموعات آلية من الطرق العامة التي حلت محل التقنيات الإحصائية
التقليدية. إذاً ، كيف أن تعلم الآلة بشكل جذري يحدث ثورة في طريق تحليل البيانات ؟
ويتسم تحليل البيانات عادة بنهج التجربة والخطأ - وهو نهج يصبح من المستحيل استخدامه عندما تكون هناك مجموعات بيانات هامة وغير متجانسة.
ويتسم تحليل البيانات عادة بنهج التجربة والخطأ - وهو نهج يصبح من المستحيل استخدامه عندما تكون هناك مجموعات بيانات هامة وغير متجانسة.
ولهذا السبب بالذات تم انتقاد البيانات الكبيرة بسبب الإفراط في إصلاحها. وتوافر المزيد من البيانات يتناسب تناسبا مباشرا مع صعوبة وضع نماذج تنبؤية جديدة تعمل بدقة. والحلول الإحصائية التقليدية تركز أكثر على التحليل الثابت الذي يقتصر على تحليل العينات المجمدة في الوقت المناسب.
ويكفي أن يؤدي ذلك إلى استنتاجات غير موثوق بها وغير دقيقة.
يأتي كحل لكل هذه الفوضى هو التعلم الآلي يقترح بدائل ذكية لتحليل كميات هائلة من البيانات. وهي قفزة إلى الأمام من علوم الحاسوب والإحصاءات والتطبيقات الناشئة الأخرى في هذه الصناعة.
يأتي كحل لكل هذه الفوضى هو التعلم الآلي يقترح بدائل ذكية لتحليل كميات هائلة من البيانات. وهي قفزة إلى الأمام من علوم الحاسوب والإحصاءات والتطبيقات الناشئة الأخرى في هذه الصناعة.
ويمكن للتعلم الآلي أن يحقق نتائج وتحليلات دقيقة عن طريق وضع خوارزميات فعالة وسريعة ونماذج تستند إلى البيانات لمعالجة هذه البيانات في الوقت الحقيقي.
لذلك، كيف سيتطور علم البيانات مع ارتفاع شعبية تعلم الآلات في الصناعة ؟
لذلك، كيف سيتطور علم البيانات مع ارتفاع شعبية تعلم الآلات في الصناعة ؟
تعلم الآلات وعلم البيانات يمكن أن تعمل يدا بيد. مراعاة تعريف التعلم الآلي - قدرة الآلة على تعميم المعرفة من البيانات. بدون بيانات ، هناك القليل جدا أن الآلات يمكن أن تتعلم. إن الزيادة في استخدام تعلم الآلات في العديد من الصناعات سوف تعمل كحافز لدفع علم البيانات لزيادة الأهمية.
تعلم الآلة هو فقط بنفس جودة البيانات التي يتم إعطاؤها وقدرة الخوارزميات على استهلاكها. وإلى الأمام ، ستصبح المستويات الأساسية لتعلم الآلات شرطا معياريا لعلماء البيانات. على هذا النحو ، واحدة من المهارات العلمية البيانات الأكثر أهمية هي القدرة على تقييم التعلم الآلي.
في علم البيانات ، لا يوجد نقص في الأشياء الرائعة للقيام بالخوارزميات الجديدة اللامعة لرمي البيانات. ومع ذلك ، ما ينقصه هو لماذا تعمل الأشياء وكيفية حل المشاكل غير القياسية ، وهو المكان الذي سيلعب فيه تعلم الآلات.
جاري تحميل الاقتراحات...