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机器学习在大数据分析技术中占据着重要地位

来源: 时间:2019-04-19

由于人类每天都在创造大量的信息,是目前技术领域最热门的趋势之一。根据IBM 2017年的一项研究,全球约90%的数据是在过去两年内生成的。

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在这里我们将探讨每个企业都应该关注的三大大数据趋势:

机器学习中的大数据

网络安全中的大数据

对数据分析职位的需求增加

现在“大数据”这个词可能是任何单个人都无法整理的庞大数据集,因此需要自动化系统的帮助。

从医疗到金融再到零售,各行各业都在利用大数据,更好地理解模式和用户行为,并简化业务流程。

国际数据公司(International Data Corporation)预计,到2020年,大数据的收入将超过2030亿美元,这表明着这项技术将无处不在。

机器学习中的大数据

大数据融入当前机器学习发展是2018年的一个重要IT的一个趋势。

机器学习是一种人工智能,它能让电脑表现得更像人类,它允许计算机在没有明确编程的情况下学习新东西。机器学习应用程序可以分析大数据并得出自己的结论,从而改变应用程序的行为。

例如,每个成年人都可以准确的分辨出动物种类,而一台计算机要完成这项任务会非常困难。机器没有多年的记忆可依靠,并且在数字世界中直觉是不存在的。

此外,给机器编写程序来判断一张新照片中的动物种类是非常困难的,尤其是种类相同的动物。

更重要的是,经典的标识符,例如猫通常比狗小,这可能会让机器感到困惑。它可能会认为一只体型较小的狗是一只猫,而把一只体型庞大的猫当成是人类最好的朋友狗。

我们可能无法给机器编写程序来完成这项任务,这个复杂的过程需要大数据,这是机器学习的核心。编程系统通过大量数据进行分类,测试每个新程序,直到找到一种方法来持续区分不同。

机器学习正迅速证明其在各行业的价值。金融机构应用机器学习来发现客户行为的模式,并提供定制的金融建议和产品。在医疗领域,研究人员利用大数据和机器学习来开发能够帮助做出医学诊断的深度学习算法。

机器学习的应用是无穷无尽的,这就是为什么这个领域现在如此大量的在被应用。

随着大数据的增加,很多公司都在寻找具备数据分析技术能力的人才,将大量数据转化为有意义的信息,如数据分析师将在关键业务计划中发挥更积极的作用。

数据分析师、数据管理员、数据科学家、数据架构师、大数据工程师等等职位都在大数据时代发挥着至关重要的作用。

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