برنامج تالي للمحاسبة والمستودعات

ما هي تحديات التعلم الآلي في تحليلات البيانات الضخمة؟

التعلم الآلي هو فرع لعلوم الكمبيوتر ، وهو مجال للذكاء الاصطناعي. وهي طريقة لتحليل البيانات تساعد بشكل أكبر في أتمتة بناء النموذج التحليلي. بدلاً من ذلك ، كما تشير الكلمة ، فإنه يوفر للآلات (أنظمة الكمبيوتر) القدرة على التعلم من البيانات ، دون مساعدة خارجية لاتخاذ القرارات بأقل تدخل بشري. مع تطور التقنيات الجديدة ، تغير التعلم الآلي كثيرًا خلال السنوات القليلة الماضية.

 ما هي البيانات الضخمة؟

البيانات الضخمة تعني الكثير من المعلومات والتحليلات تعني تحليل كمية كبيرة من البيانات لتصفية المعلومات. لا يمكن للإنسان القيام بهذه المهمة بكفاءة في غضون فترة زمنية. إذن هذه هي النقطة التي يلعب فيها التعلم الآلي لتحليلات البيانات الضخمة. دعنا نأخذ مثالاً ، لنفترض أنك مالك الشركة وتحتاج إلى جمع كمية كبيرة من المعلومات ، وهو أمر صعب للغاية بمفرده. ثم تبدأ في العثور على دليل يساعدك في عملك أو اتخاذ القرارات بشكل أسرع. هنا تدرك أنك تتعامل مع معلومات هائلة. تحتاج تحليلاتك إلى القليل من المساعدة لإنجاح البحث. في عملية التعلم الآلي ، كلما زادت البيانات التي تقدمها إلى النظام ، يمكن للنظام التعلم منه أكثر ، وإعادة جميع المعلومات التي كنت تبحث عنها ، وبالتالي تجعل بحثك ناجحًا. هذا هو السبب في أنه يعمل بشكل جيد مع تحليلات البيانات الضخمة. بدون البيانات الضخمة ، لا يمكن أن يصل إلى المستوى الأمثل بسبب حقيقة أنه مع وجود بيانات أقل ، فإن النظام لديه أمثلة قليلة للتعلم منها. لذا يمكننا القول أن البيانات الضخمة لها دور رئيسي في التعلم الآلي.

بدلاً من المزايا المختلفة للتعلم الآلي في التحليلات ، هناك العديد من التحديات أيضًا. دعونا نناقشها واحدة تلو الأخرى:

التعلم من البيانات الضخمة:

 مع تقدم التكنولوجيا ، تتزايد كمية البيانات التي نعالجها يومًا بعد يوم. في نوفمبر 2017 ، تبين أن Google تعالج تقريبًا. 25PB في اليوم ، مع مرور الوقت ، ستعبر الشركات هذه البيتابايت من البيانات. السمة الرئيسية للبيانات هي الحجم. لذا فإن معالجة مثل هذا الكم الهائل من المعلومات يمثل تحديًا كبيرًا. للتغلب على هذا التحدي ، يجب تفضيل الأطر الموزعة ذات الحوسبة المتوازية.

أنواع البيانات المختلفة:

 هناك قدر كبير من التنوع في البيانات في الوقت الحاضر. التنوع هو أيضًا سمة رئيسية للبيانات الضخمة. الهيكلية وغير المنظمة وشبه المنظمة هي ثلاثة أنواع مختلفة من البيانات التي تؤدي إلى مزيد من توليد البيانات غير المتجانسة وغير الخطية وعالية الأبعاد. يعد التعلم من مجموعة البيانات الرائعة هذه تحديًا ويؤدي أيضًا إلى زيادة تعقيد البيانات. للتغلب على هذا التحدي ، ينبغي استخدام تكامل البيانات.

 البيانات المتدفقة بسرعة عالية:

 هناك العديد من المهام التي تتضمن إكمال العمل في فترة زمنية معينة. تعد السرعة أيضًا إحدى السمات الرئيسية للبيانات الضخمة. إذا لم تكتمل المهمة في فترة زمنية محددة ، فقد تصبح نتائج المعالجة أقل قيمة أو حتى عديمة القيمة أيضًا. لهذا ، يمكنك أن تأخذ مثالا للتنبؤ بسوق الأوراق المالية ، والتنبؤ بالزلازل وما إلى ذلك. لذا ، فمن الضروري للغاية والتحدي معالجة البيانات الضخمة في الوقت المناسب. للتغلب على هذا التحدي ، ينبغي استخدام نهج التعلم عبر الإنترنت.

تعلم البيانات غير الواضحة وغير المكتملة:

 سابقًا ، تم تزويد خوارزميات التعلم الآلي ببيانات أكثر دقة نسبيًا. لذلك كانت النتائج دقيقة أيضًا في ذلك الوقت. ولكن في الوقت الحاضر ، هناك غموض في البيانات لأن البيانات يتم إنشاؤها من مصادر مختلفة غير مؤكدة وغير كاملة أيضًا. لذلك ، يعد هذا تحديًا كبيرًا للتعلم الآلي في تحليلات البيانات الضخمة. مثال على البيانات غير المؤكدة هي البيانات التي يتم إنشاؤها في الشبكات اللاسلكية بسبب الضوضاء والتظليل والخبو وما إلى ذلك. للتغلب على هذا التحدي ، يجب استخدام النهج القائم على التوزيع.

تعلم بيانات الكثافة المنخفضة القيمة: 

الغرض الرئيسي من التعلم الآلي لتحليلات البيانات الضخمة هو استخراج المعلومات المفيدة من كمية كبيرة من البيانات لتحقيق منافع تجارية. القيمة هي إحدى السمات الرئيسية للبيانات. من الصعب جدًا العثور على القيمة الكبيرة من كميات كبيرة من البيانات ذات الكثافة المنخفضة القيمة. لذا فهو تحدٍ كبير للتعلم الآلي في تحليلات البيانات الضخمة. للتغلب على هذا التحدي ، ينبغي استخدام تقنيات استخراج البيانات واكتشاف المعرفة في قواعد البيانات.

تمت مناقشة التحديات المختلفة للتعلم الآلي في تحليلات البيانات الضخمة أعلاه والتي يجب التعامل معها بعناية فائقة. هناك العديد من منتجات تعلُّم الآلة ، وهي بحاجة إلى التدريب باستخدام كمية كبيرة من البيانات. من الضروري التأكد من الدقة في نماذج تعلُّم الآلة أنه يجب تدريبهم باستخدام معلومات تاريخية منظمة وذات صلة ودقيقة. كما أن هناك العديد من التحديات ولكنها ليست مستحيلة.

مصدر المقال: