یادگیری ماشین در تجزیه و تحلیل کلان داده

روشهای یادگیری ماشین به طور گسترده در زمینه های مختلف علوم و مهندسی مانند تشخیص گفتار، طبقه بندی تصویر و پردازش زبان طبیعی استفاده می شود. به طور مشابه ، تکنیک های سنتی پردازش داده دارای محدودیت های متعددی برای پردازش حجم زیادی از دادهها است . علاوه بر این ، تجزیه و تحلیل کلان داده به الگوریتم های جدید و پیچیده مبتنی بر تکنیک های یادگیری ماشین برای پردازش دادهها در زمان واقعی با دقت و کارایی بالا نیاز دارد. کلان دادهها اکنون به سرعت در همه حوزههای علمی و مهندسی در حال گسترش هستند. انتظار می رود که یادگیری از این دادههای عظیم فرصت های قابل توجه و پتانسیل تحول آفرینی را برای بخش های مختلف به ارمغان آورد. با این حال، بیشتر تکنیک های یادگیری ماشین سنتی ذاتا کارآمد یا مقیاسپذیر نیستند تا دادهها را مدیریت کنند. برخی از الگوریتم ها و مدلهای یادگیری ماشین که در تجزیه و تحلیل کلان داده استفاده می شوند عبارتند از: شبکه عصبی عمیق ، ماشین بردار پشتیبانی ، درخت تصمیم و ... . به طور خلاصه ، یادگیری ماشین در تجزیه و تحلیل کلان داده ابزارها و تکنیک های مهمی را فراهم می کند که به کمک آنها می توان اطلاعات مفید و الگوهای مختلف را از دادههای بزرگ استخراج کرد و از آنها برای تصمیم گیریهای هوشمندانه و پیش بینی های دقیق استفاده نمود.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، کلان داده ، دقت ، کارایی ، تصمیم گیری ، پیش بینی