Apa Tantangan Pembelajaran Mesin di Big Data Analytics?

Mesin di Big Data Analytics

Machine Learning adalah cabang ilmu komputer, bidang Inteligensi Buatan. Ini adalah metode analisis data yang selanjutnya membantu mengotomatiskan pembuatan model analitis. Atau, seperti kata yang ditunjukkan, ini memberikan mesin (sistem komputer) kemampuan untuk belajar dari data, tanpa bantuan eksternal untuk membuat keputusan dengan campur tangan manusia minimum. Dengan evolusi teknologi baru, pembelajaran mesin telah banyak berubah selama beberapa tahun terakhir.

Mari kita bahas apa itu Big Data?

Data besar berarti terlalu banyak informasi dan analisis berarti analisis sejumlah besar data untuk menyaring informasi. Manusia tidak dapat melakukan tugas ini secara efisien dalam batas waktu. Jadi di sini adalah titik di mana pembelajaran mesin untuk analisis big data ikut bermain. Mari kita ambil contoh, misalkan Anda adalah pemilik perusahaan dan perlu mengumpulkan sejumlah besar informasi, yang sangat sulit sendiri. Kemudian Anda mulai menemukan petunjuk yang akan membantu Anda dalam bisnis Anda atau membuat keputusan lebih cepat. Di sini Anda menyadari bahwa Anda berurusan dengan informasi yang sangat besar. Analitik Anda perlu sedikit bantuan untuk membuat pencarian berhasil. Dalam proses pembelajaran mesin, lebih banyak data yang Anda berikan ke sistem, lebih banyak sistem dapat belajar darinya, dan mengembalikan semua informasi yang Anda cari dan karenanya membuat pencarian Anda berhasil. Itulah mengapa ia bekerja sangat baik dengan analitik data besar. Tanpa big data, ia tidak dapat bekerja ke level optimal karena fakta bahwa dengan data yang lebih sedikit, sistem memiliki beberapa contoh untuk dipelajari. Jadi kita dapat mengatakan bahwa big data memiliki peran utama dalam pembelajaran mesin.

Alih-alih berbagai keuntungan pembelajaran mesin dalam analisis ada berbagai tantangan juga. Mari kita bahas satu per satu:

Belajar Big Data Analytics

Belajar dari Data Masif: Dengan kemajuan teknologi, jumlah data yang kami proses bertambah dari hari ke hari. Pada November 2017, ditemukan bahwa Google memproses kira-kira. 25PB per hari, seiring waktu, perusahaan akan melewati petabyte data ini. Atribut utama data adalah Volume. Jadi merupakan tantangan besar untuk memproses informasi sebanyak ini. Untuk mengatasi tantangan ini, kerangka kerja terdistribusi dengan komputasi paralel harus lebih disukai.

Mempelajari Berbagai Jenis Data: Ada banyak variasi data saat ini. Varietas juga merupakan atribut utama dari data besar. Terstruktur, tidak terstruktur dan semi-terstruktur adalah tiga jenis data yang berbeda yang selanjutnya menghasilkan data heterogen, non-linear, dan berdimensi tinggi. Belajar dari set data yang hebat merupakan tantangan dan hasil lebih lanjut dalam peningkatan kompleksitas data. Untuk mengatasi tantangan ini, Integrasi Data harus digunakan.

Mempelajari data yang dialirkan dengan kecepatan tinggi: Ada berbagai tugas yang mencakup penyelesaian pekerjaan dalam periode waktu tertentu. Velocity juga merupakan salah satu atribut utama big data. Jika tugas tidak selesai dalam periode waktu tertentu, hasil pemrosesan mungkin menjadi kurang berharga atau bahkan tidak berharga. Untuk ini, Anda dapat mengambil contoh prediksi pasar saham, prediksi gempa dll. Jadi tugas yang sangat penting dan menantang untuk memproses data besar pada waktunya. Untuk mengatasi tantangan ini, pendekatan pembelajaran online harus digunakan.

Mempelajari Data Ambigu dan Tidak Lengkap: Sebelumnya, algoritma pembelajaran mesin diberikan data yang lebih akurat. Jadi hasilnya juga akurat saat itu. Tetapi saat ini, ada ambiguitas dalam data karena data dihasilkan dari berbagai sumber yang tidak pasti dan tidak lengkap juga. Jadi, ini merupakan tantangan besar bagi pembelajaran mesin dalam analitik data besar. Contoh data tidak pasti adalah data yang dihasilkan di jaringan nirkabel karena kebisingan, bayangan, fading dll. Untuk mengatasi tantangan ini, pendekatan berbasis distribusi harus digunakan.

Mempelajari Data Kepadatan Nilai Rendah: Tujuan utama pembelajaran mesin untuk analitik data besar adalah untuk mengekstraksi informasi yang bermanfaat dari sejumlah besar data untuk keuntungan komersial. Nilai adalah salah satu atribut utama data. Untuk menemukan nilai signifikan dari volume besar data yang memiliki kerapatan bernilai rendah sangat menantang. Jadi itu adalah tantangan besar untuk pembelajaran mesin dalam analitik data besar. Untuk mengatasi tantangan ini, teknologi Data Mining dan penemuan pengetahuan dalam database harus digunakan.

Berbagai tantangan Pembelajaran Mesin dalam Analisis Big Data dibahas di atas yang harus ditangani dengan sangat hati-hati. Ada begitu banyak produk pembelajaran mesin, mereka perlu dilatih dengan sejumlah besar data. Penting untuk membuat akurasi dalam model pembelajaran mesin bahwa mereka harus dilatih dengan informasi historis yang terstruktur, relevan dan akurat. Karena ada begitu banyak tantangan tetapi itu bukan tidak mungkin.