ایسکانیوز از زمامداری سونامی اطلاعات خبر می‌دهد؛

تقاطع یادگیری ماشین و استراتژی‌های داده

شنبه 23 شهریور 1398 - 08:00
کد مطلب: 1026872
ماشین

پیشرفت تکنولوژی در جهان امروزی به گونه‌ای است که با معرفی اینترنت پرسرعت 5G با سونامی داده و اطلاعات روبرو خواهیم شد. در چنین شرایطی تجارت و مشاغلی موفق خواهند بود که به درستی از ابزارهای هوش مصنوعی برای مدیریت استراتژیک داده‌های خود استفاده کنند.

به گزارش گروه علم و فناوری ایسکانیوز، از آنجایی که امنیت اطلاعات ارزشمند امری نگران کننده به شمار می‌رود، لازم است انجمن‌های جهانی، با رشد گسترده داده‌های کسب و کار )از نظر پیچیدگی، حجم و اندازه( یک تکنیک داده قوی را برای رفع نیازهای اصلی تجارت ایجاد کنند.

اگر در حال کار در زمینه فناوری اطلاعات هستید، فرار از تأثیر عظیم تحلیل داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی تقریباً غیرممکن به نظر می رسد. واضح است که بین این دو اصطلاح ارتباط مستقیمی وجود دارد.کلان‌داده‌ها و هوش مصنوعی برای حل مشکلات تجاری به صورتی موثر به استفاده از فناوری نیاز دارند.

در این گزارش، به نکاتی خواهیم پرداخت که به درک اصول و مبانی هر دو فناوری و تعیین چگونگی تکمیل آ‌نها در یکدیگر کمک خواهد کرد. در ابتدا با چند اصطلاح ساده شروع می‌کنیم.

نحوه دستیابی به کلان‌داده‌ها

از آنجا که اندازه گیری داده‌ها همیشه در حال توسعه است، سازمان‌ها باید یک استراتژی داده قوی دریافت کنند که باعث می‌شود آن‌ها در دنیای رهبری مبتنی بر اطلاعات همچنان تاثیرگذار باشند. استراتژی داده چیزی جز چشم اندازی جامع و اساس عملی برای مشاغل جهت تعریف توانایی خود برای مهار قابلیت داده نیست. مشاغل می‌توانند طبق نیازها یک معمار داده را برای توسعه استراتژی داده استخدام کنند. داشتن دانش کمی در مورد معماری فناوری اطلاعات و تعریف کلیه قابلیت‌های سیستم داده برای تهیه یک استراتژی داده بسیار مهم است.

هر سازمان باید با در نظر گرفتن ارزشکلان‌داده و هوش مصنوعی، به زمامداری داده‌ها توجه جدی کند. کلان‌داده به مجموعه‌های متنوعی از اطلاعات اشاره دارد که به موازات حجم های بسیار زیاد تولید می شوند و باید با سرعت بسیار بالایی پردازش شوند. برای جمع آوری داده‌ها نیاز به تجزیه و تحلیل است و باید بتوانید روندهای فعلی را بشناسید تا پیش بینی‌های مهم انجام شود. از آنجا که حجم عظیمی از داده‌ها وجود دارد، یک تجزیه و تحلیل آماری بسیار مهم است. مجموعه‌ای از داده‌ها برای پیش بینی گرایشات مشتریان، نقض‌های امنیتی و موارد دیگر نیاز است.

نحوه برنامه‌ریزی استراتژی داده با استفاده از یادگیری ماشین

سازمان‌ها با کمک جدیدترین فناوری‌ها مانند رایانش ابری، اینترنت اشیاء (IoT) وکلان‌داده‌ها، علاقه زیادی به مدیریت داده‌ها نشان می‌دهند. در نقطه‌ای که استراتژی‌های داده اصلی منسوخ شده، هوش مصنوعی به عنوان یک مرکز برای انتقال انتخاب‌های دقیق به کار می‌رود. یادگیری ماشین به عنوان بخشی از هوش مصنوعی در تلاش است تا با کمک داده‌ها و مشاهدات، دانش را در اختیار رایانه‌ها قرار دهد.

این دانش به دست آمده اجازه می‌دهد رایانه‌ها بسته به نیاز کسب و کار تنظیم جدید را به روش صحیح تعمیم دهند. علاوه بر این، یادگیری ماشین توانایی یادگیری و بهبود اتفاقات گذشته را به جای برنامه ریزی برای انجام این کار فراهم می‌کند. طی روش یادگیری ماشین تمام اطلاعات در دسترس را مطالعه می کنند تا نمونه‌ها را شناسایی کرده و بعداً آنها را برای پیش بینی نتایج آینده به‌کار گیرند. برای بررسی‌های دستی به زمان و هزینه زیادی احتیاج است که ماشین اینکار را سریع و دقیق انجام می‌دهد. بنابراین، یادگیری ماشین برای پردازش حجم بالای داده بسیار مفید است.

کیفیت خوب داده، شرطی اساسی برای هر سازمان است به گونه‌ای که الگوریتم‌های یادگیری ماشین با شناسایی عدم تطابق، خطاها و ناهنجاری‌های دیگر، کیفیت داده را بررسی می‌کنند. با تبدیل کیفیت داده به یک مسئله اساسی در مدیریت داده‌های سازمانی، استراتژی داده‌های اجرایی و سازمانی برای اطمینان از داده‌های تجاری با کیفیت بالا، باید دارای تاکتیک‌های یادگیری ماشین باشد.

این مسئله به عنوان مهم‌ترین نیاز و نقطه تلاقی بین یادگیری ماشین و استراتژی داده‌ها در نظر گرفته می‌شود.

همچنین، الزامات نظارتی مقررات عمومی حفاظت از داده اتحادیه اروپا (GDPR) لازم است تا قبل از وارد شدن به هر سیستم تحلیلی داده‌های آن را تأیید کند.

از آنجا که تجزیه و تحلیل تجارت، اصلی ترین تمایز در مشاغل مدرن است و داده‌ها ماده اولیه برای آنالیز هستند، هم داده و هم تجزیه و تحلیل به عنوان اصلی ترین دارایی هر استراتژی داده برای سازمان محسوب می‌شوند.

هوش مصنوعی به روش‌های مختلف برای ارتقای بهره وری و اجرای نوآوری های اطلاعاتی کمک می کند؛ بنابراین هوش مصنوعی برای مدیریت کیفیت داده ها و زمامداری داده‌ها بسیار مهم است.

طبق پیش بینی Forbes، رشد داده‌ها تا سال 2020 بیشتر و بیشتر می شود که تجزیه و تحلیل داده های بزرگ چالش برانگیز است و فقط با فناوری‌های قدرتمندی مانند یادگیری ماشین می‌توان با آن روبرو شد. در دنیای داده‌محور، یک روش اطلاعاتی سلسله مراتبی قوی در حال تبدیل شدن به حاشیه اصلی تمرکز سازمان‌ها است. بررسی داده‌ها به روش داده و هوش مصنوعی (AI) نیاز دارد تا انتخاب های مهمی را ارائه دهد.

بنابراین، جهان با استفاده از آخرین فناوری‌ها می‌تواند نیروی عظیم داده را بیرون بکشد. «تجزیه و تحلیل تجربی» و «تحلیل پیشگویانه» در سال‌های آینده در دست مشاغل پیشتاز خواهد بود.

اینکه تحلیل سود یا ضرر خواهد داشت، تا حد زیادی به کیفیت داده بستگی دارد. ساختن یک استراتژی داده قوی برای محافظت از داده‌های ارزشمند برای هر سازمان ضروری است.

به طور کلی، استراتژی داده‌ها حاکی از کیفیت داده‌ها است و یادگیری ماشین نقش مهمی در تمیز کردن داده‌ها و آماده سازی آن برای مرحله بعدی دارد. یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌ها دارای نقطه تقاطعی هستند که در آن ابزارهای یادگیری ماشین به تجزیه و تحلیل داده‌ها، ایجاد فرضیات و یادگیری ارائه هوش پیش بینی در سطح دقیق کمک می‌کند؛ کاری که توسط تحلیلگران داده‌های انسانی غیرقابل درک است.

تاکتیک‌های بازاریابی رقابتی کمک می‌کند تا مشاغل مشتری‌های خود را جذب و در بازار رقابتی پیشتاز باشند.

به طور خلاصه، داده‌های کلان دارای پتانسیل فوق العاده‌ای هستند تا تمام ابتکارات تجاری را به سطح بعدی برسانند. با کمک این فناوری‌های مدرن، سازمان‌ها برای نظارت بر سیستم‌های خود، پیش بینی نتایج و اجرای استراتژی‌های داده محور در سراسر سازمان خود موفق خواهند بود.

انتهای پیام/

178 / 159

نظرات

1- لطفا نظرات خود را با حروف فارسی تایپ کنید.
2- نظرات حاوی مطالب توهین‌آمیز یا بی‌احترامی به اشخاص، قومیت‌ها، عقاید دیگران و مغایر با قوانین کشور منتشر نمی‌شود.
3- نظرات پس از تایید منتشر می‌شود.

ایسکاTV

اخبار پر بازدید

آخرین اخبار