机器学习和大数据是现代计算领域的流行词。然而，尽管它们密切相关，却不能互换使用。机器学习是人工智能和计算机科学的一个分支，它使用数据和算法来模仿人类的学习方式，以提高其准确性。这些算法使用统计方法进行训练，以发现关键见解，推动企业和应用程序的决策。
另一方面，大数据是一种计算范式，其数据量巨大，且随时间呈指数增长。这些数据的复杂性使得传统数据管理工具无法存储或处理这些数据。
那么，问题是，机器学习和大数据这两个概念在什么时候重叠？本文详细介绍了机器学习如何在大数据中使用。
机器学习在大数据中的应用
数据是新的石油，这一点并不是什么秘密，那些能够最有效地处理数据的人将获得丰厚的经济回报。这就是机器学习算法发挥作用的地方。以下是机器学习在大数据中的一些应用。
预测分析
许多组织可以访问大量数据，这是一种尚未开发的情报资源，可用于简化运营。预测分析是利用这种资源的绝佳方法。预测分析包含机器学习等统计技术，并使用统计数据来预测未来结果。在实践中，企业可以使用预测分析来确定客户的行为方式或市场在不久的将来预计会如何变化。
预测分析由预测建模驱动。这样，预测分析和机器学习就交织在一起了，因为预测模型包括机器学习算法。预测模型可以随着时间的推移进行训练，以响应新数据或值，从而满足特定业务的需求。
预测模型有两种类型：分类模型和回归模型。前者预测类别成员，而后者预测数字。每种模型都由执行分析和预测的算法组成。一些常用的预测模型包括：
- 回归模型
这些模型估计变量之间的关系，然后识别不同数据集中的模式。
- 神经网络
神经网络是用于解决复杂模式识别问题的技术。它们在处理数据中的非线性关系时非常有用。
- 集成模型
集成模型使用多种算法来获得比单一算法更好的预测性能。
其他模型包括决策树、时间序列算法、异常值检测算法和支持向量机。虽然预测分析可能是任何组织的圣杯，但只有在正确的环境中实施才能发挥作用。组织还必须将高质量的数据输入这些模型，以帮助他们学习。
预测分析的应用示例
人工智能 (人工智能) 在数据库到数据数据处 加拿大电话号码数据 理中的作用人工智能 (人工智能) 正在彻底改变企业处理数据库到数据记录的方式。人工智能小工具可以快速分析大量信息，找出人类分析师可能需要更长时间才能发现的风格、特征和见解。通过自动化数据处理，人工智能可以帮助团队优化他们的数据库到数据活动，使他们比以往任何时候都更加敏感、专注和环保。
预测分析适用于许多不同的商业环境。它们用于制造业、软件业、医疗保健业和其他行业。因此，对拥有应用数据科学和数据分析在线理学硕士学位（例如通过凯特林大学在线提供的课程）的专业人士的需求正在增长。以下是预测分析在现实生活中的一些常见用途：
- 预测购买行为
预测分析在零售行业被广泛用于预测购买行为。当公司了解客户后，他们可以根据这些信息制定策略。例如，企业可以确定客户的年龄分布，以确定最有效的营销策略。
- 欺诈检测
网络安全是当代的一大关注点。机器学习系统可以 商业成功：聘请商业教练的优势 检测异常，从而帮助识别威胁。
- 内容推荐
各种娱乐平台都在争夺用户的注意力。预测最准确的平台将获胜。因此，像 Netflix 这样的平台使用预测分析来根据用户过去的行为预测他们可能喜欢的电影和节目。
- 虚拟助手
Alexa 和 Siri 等虚拟助手使用预测分析和深度学习。这些 cm列表 技术可以学习用户的行为以提供准确的结果。公司还可以使用虚拟助手作为聊天机器人来增强客户体验，从而提高客户保留率。
- 设备维护
预测分析模型在制造业以及需要定期进行设备维护的情况下非常有用。机器可以提醒人员需要进行维护，以避免意外故障。
自然语言处理
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，研究计算机与语言之间的相互作用。NLP 旨在掌握人类发出的语音并寻找人机交流的新方法。
NLP 依靠机器学习、统计学、计算语言学和深度学习模型，使计算机能够从语音或文本数据中处理人类语言。NLP 帮助计算机理解上下文，而不是理解单个单词或短语。为确保全面提取数据而应用的一些方法包括词性标记、消歧、实体提取和关系提取。该技术用于开发文字处理应用程序和翻译软件。其他应用包括聊天机器人、搜索引擎和银行应用程序。
自然语言处理的一个显著优势是它允许更多人与数据交互 – 即使是那些没有技术知识的人。使用 NLP，没有深入技术知识的人仍然可以获得重要的数据洞察。NLP 技术还可以节省组织的时间，因为它们可以比人类更快地分析基于语言的数据。更不用说它们消除了偏见、不一致和疲劳的情况。NLP 还可以应用于社交媒体，使企业能够监控有关特定主题的响应并找出关键影响者。它还允许用户使用自己的单词来搜索内容；他们不必担心知道正确的关键字来获取正确的信息。
图像和视频分析
计算机视觉是当前科技行业的一个热门话题。面部识别和生物识别等应用依赖于计算机视觉，而计算机视觉又依赖于图像处理。图像处理可以定义为将图像转换为数字形式并从中获取有用信息的过程。图像处理有多种类型，包括可视化、模式识别和检索。图像处理有多种应用，例如交通传感技术、医学图像检索、图像重建和人脸检测。
计算机视觉的另一个分支是视频分析。视频分析的主要目标是自动识别视频中的时间和空间事件。例如，视频分析模型可以检测到闭路电视中动作可疑的人。
通常，视频分析系统会实时监控环境。但是，它们也可用于洞察历史数据。例如，组织可以使用视频分析来确定客户人数何时达到高峰。
尽管视频分析已经存在多年，但机器学习已经彻底改变了它。例如，深度神经网络可用于训练视频分析系统以模仿人类行为。一个很好的例子就是车牌识别。在发生交通或停车违规时，基于深度学习的模型可用于跟踪和识别车牌。
机器学习的视频分析还可以改变心理健康护理。系统可以接受训练，分析面部表情和身体姿势，以帮助评估各种心理健康状况。
大数据中机器学习的挑战
机器学习是大数据的重要组成部分，但它也面临着不少挑战。以下是其中一些：
- 数据质量注意事项
数据质量极大地影响了机器学习工作流程。当数据质量差时，结果可能不准确，从而导致基于这些结果做出错误的决策。通常，用于训练机器学习算法的数据集经过清理以提供准确的结果，但情况并非总是如此。数据可能有误，如果在将其输入机器学习模型之前没有处理好，可能会产生可怕的后果。算法中的错误数据可能会使组织损失数百万美元，并危及人们的健康。
那么，什么是数据质量？数据质量有多种定义，但最简单的定义是“适合用于特定用途”。因此，数据质量是相对的和客观的。通常，数据质量有六个维度：准确性、及时性、一致性、有效性、唯一性和完整性。
数据分析师可以使用 Python 中提供的库来识别数据集的问题。用于探索性数据分析的常用库包括 Pandas Profiling 和 Missingno。
- 可扩展性
机器学习中的可扩展性是指构建能够处理任意数量数据并以经济高效的方式执行多项计算的机器学习应用程序。然而，可扩展性仍然是机器学习开发人员的痛点。
机器学习可扩展性的主要问题之一是互联网的普及。网络速度比以往任何时候都快，访问互联网的人数也不断增加。因此，普通公民的数据足迹呈指数级增长。开发人员再也不能忽视这一事实了。
还有数据存储成本的使用。当机器学习模型增长并使用更多数据时，组织必须考虑存储成本。随着时间的推移，存储越来越便宜；然而，开发人员必须确保数据不会太大，以至于无法容纳在训练设备的工作内存中。
- 扩展解决方案
大数据机器学习有两种扩展方法。第一种是垂直扩展。这种方法需要使用具有更强大处理器和内存的更快服务器。垂直扩展在云中很常见，因为在不停机的情况下扩展专用服务器并不容易。
另一种选择是水平扩展。这意味着使用更多服务器进行并行计算，这在实时分析场景中非常理想。负载平衡器可以方便地管理多台服务器之间的负载。与垂直扩展相比，水平扩展是一种更具成本效益的方法。
- 模型公平性和可解释性
模型可解释性是指理解机器学习模型如何根据输入的数据做出预测或决策的能力。这是大数据的一个重要方面，因为它允许组织深入了解其机器学习模型的运作方式。想象一下这样的场景：一家企业使用预测模型来衡量某种药物对患者有效的可能性。该公司可以决定，只要知道这种药物是否有效就足够了。然而，他们可能会选择更进一步了解这种药物为什么有效。在这种情况下，为什么是模型可解释性。这是一种检测潜在偏差和错误的好方法，最终可以提高模型性能。
然而，实现模型可解释性并非易事。例如，在处理大型数据集时，分离机器学习模型用于进行预测或基于数据的决策的关键因素可能具有挑战性——某些机器学习算法具有数百万个难以排序的参数和层。此外，机器学习模型是使用黑盒技术构建的，这意味着决策过程可能相当模糊。
然而，某些策略可以帮助数据科学家更接近模型的可解释性，例如构建具有更少参数和层的模型。这也有助于创建可视化效果以了解决策过程。
机器学习和大数据的工具和技术
说到大数据，机器学习具有巨大的未来潜力。除了巨大的未来潜力之外，它目前也得到了有效的利用：
- Hadoop 和 Spark
Hadoop 和 Spark 均由 Apache 软件基金会开发。Hadoop 是一款开源软件，用于管理大数据集（高达 GB 和 PB）。该软件通过启用节点来解决复杂的数据问题来工作。Apache Hadoop 的最大优点之一是其可扩展性。它还具有成本效益，可在硬件故障时保证数据保护，并提供实时分析。
Apache Spark 也是开源的，并且能够很好地处理大数据集。Hadoop 和 Spark 之间的唯一区别在于后者速度更快。与使用文件系统的 Hadoop 不同，Spark 使用其 RAM 来缓存和处理数据。因此，Spark 可以处理 Hadoop 无法处理的用例。
- TensorFlow 和 PyTorch
TensorFlow 是一个端到端的开源深度学习框架，于 2015 年开发。大多数人知道 TensorFlow 是因为它在文档和培训支持方面的用途。
还有由 Facebook 的 AI 研究小组开发的 PyTorch。PyTorch 用于自然语言处理应用程序。PyTorch 的主要优点之一是它对 Python 友好。它还针对 AWS 和 Azure 支持的 GPU 进行了优化，以加快训练时间。它还具有高效的内存使用和灵活性。
- 云服务
亚马逊网络服务 (AWS) 等云服务在机器学习大数据环境中越来越受欢迎。云服务因可扩展性而特别有利；组织可以根据其大数据需求在云服务中添加或删除资源。它们还具有冗余系统，因此非常可靠。这些功能使组织可以随时随地访问其数据。
此外，云服务具有成本效益。使用云服务，组织只需支付所需的资源费用，而不必预先投资昂贵的硬件和软件。按需付费定价模式对于运行间歇性大数据应用程序的组织来说非常有利。
云服务提供了多种工具和平台来开发和部署机器学习模型。例如，Azure 有 Azure Machine Learning，而 AWS 有 Amazon SageMaker。云服务还允许开发人员和数据科学家轻松访问他们的数据。其他优势包括加密、版本控制和数据完整性。
未来将会如何
机器学习和大数据之间的相互作用将持续存在。企业每天产生约 2.5 千万亿字节的数据。这些数据无法手动分析，因此机器学习系统的力量无价。随着技术的进步，机器学习在大数据中的应用将继续增长和发展。
机器学习和大数据最终也将应用于更多领域，例如医疗保健和金融科技。这些技术可以改善供应链管理、欺诈检测和客户体验等业务运营，使其在各个领域都大有裨益。
最后，随着机器学习和大数据工具变得越来越容易获得，它们将对于那些技术知识较少的人来说很有用，这意味着更多的企业将能够使用他们的工具。
