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Machine Learning é um ramo da ciência da computação, um campo da Inteligência Artificial. É um método de análise de dados que auxilia ainda mais na automatização da construção do modelo analítico. Alternativamente, como a palavra indica, fornece às máquinas (sistemas de computador) a capacidade de aprender com os dados, sem ajuda externa para tomar decisões com o mínimo de interferência humana. Com a evolução das novas tecnologias, o aprendizado de máquina mudou muito nos últimos anos.
Vamos discutir o que é Big Data?
Big data significa muita informação e análise significa análise de uma grande quantidade de dados para filtrar as informações. Um humano não pode fazer essa tarefa com eficiência dentro de um limite de tempo. Então, aqui é o ponto em que o aprendizado de máquina para análise de big data entra em ação. Vamos dar um exemplo, suponha que você seja proprietário da empresa e precise coletar uma grande quantidade de informações, o que é muito difícil por si só. Então você começa a encontrar uma pista que vai te ajudar no seu negócio ou tomar decisões mais rápidas. Aqui você percebe que está lidando com imensas informações. Suas análises precisam de uma pequena ajuda para tornar a pesquisa bem-sucedida. No processo de aprendizado de máquina, quanto mais dados você fornecer ao sistema, mais o sistema poderá aprender com ele, e retornar todas as informações que você estava pesquisando e, consequentemente, tornar sua pesquisa bem-sucedida. É por isso que funciona tão bem com a análise de big data. Sem big data, ele não pode funcionar em seu nível ideal devido ao fato de que, com menos dados, o sistema tem poucos exemplos para aprender. Assim, podemos dizer que o big data tem um papel importante no aprendizado de máquina.
Em vez de várias vantagens do aprendizado de máquina na análise, existem vários desafios também. Vamos discuti-los um a um:
- Aprendendo com dados massivos: Com o avanço da tecnologia, a quantidade de dados que processamos está aumentando dia a dia. Em novembro de 2017, descobriu-se que o Google processa aprox. 25 PB por dia, com o tempo, as empresas cruzarão esses petabytes de dados. O principal atributo de dados é Volume. Portanto, é um grande desafio processar uma quantidade tão grande de informações. Para superar esse desafio, estruturas distribuídas com computação paralela devem ser preferidas.
- Aprendizagem de diferentes tipos de dados: Há uma grande variedade de dados hoje em dia. A variedade também é um atributo importante do big data. Estruturados, não estruturados e semiestruturados são três tipos diferentes de dados que resultam ainda na geração de dados heterogêneos, não lineares e de alta dimensão. Aprender com um conjunto de dados tão grande é um desafio e resulta ainda mais em um aumento na complexidade dos dados. Para superar esse desafio, a Integração de Dados deve ser usada.
- Aprendizagem de dados Streamed de alta velocidade: Existem várias tarefas que incluem a conclusão do trabalho em um determinado período de tempo. A velocidade também é um dos principais atributos do big data. Se a tarefa não for concluída em um determinado período de tempo, os resultados do processamento podem se tornar menos valiosos ou até inúteis também. Para isso, você pode pegar o exemplo da previsão do mercado de ações, previsão de terremotos etc. Portanto, é uma tarefa muito necessária e desafiadora para processar o big data a tempo. Para superar este desafio, a abordagem de aprendizagem online deve ser usada.
- Aprendizagem de dados ambíguos e incompletos: Anteriormente, os algoritmos de aprendizado de máquina recebiam dados relativamente mais precisos. Portanto, os resultados também foram precisos naquele momento. Mas hoje em dia, há uma ambiguidade nos dados porque os dados são gerados a partir de diferentes fontes que são incertas e incompletas também. Portanto, é um grande desafio para o aprendizado de máquina na análise de big data. Exemplo de dados incertos são os dados que são gerados em redes sem fio devido a ruído, sombra, desvanecimento, etc. Para superar esse desafio, a abordagem baseada em distribuição deve ser usada.
- Aprendizagem de dados de densidade de baixo valor: O principal objetivo do aprendizado de máquina para análise de big data é extrair as informações úteis de uma grande quantidade de dados para obter benefícios comerciais. O valor é um dos principais atributos dos dados. Encontrar o valor significativo de grandes volumes de dados com uma densidade de baixo valor é muito desafiador. Portanto, é um grande desafio para o aprendizado de máquina na análise de big data. Para superar esse desafio, tecnologias de Data Mining e descoberta de conhecimento em bancos de dados devem ser utilizadas.
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