صفحه ویرایش و دانلود پاورپوینت : کلان داده چیست؟ داده های کلان به مجموعه های بسیار بزرگی از داده های ساختاریافته و بدون ساختار اشاره دارد که با روش های سنتی قابل مدیریت نیستند. تجزیه و تحلیل داده های بزرگ می تواند با کشف روندها و الگوها، داده ها را معنا کند. یادگیری ماشین می تواند این فرآیند را با کمک الگوریتم های تصمیم گیری تسریع بخشد. می‌تواند داده‌های دریافتی را دسته‌بندی کند، الگوها را تشخیص دهد و داده‌ها را به بینش‌های مفید برای عملیات تجاری تبدیل کند. سازگار با تمام عناصر داده های کلان الگوریتم های یادگیری ماشین برای جمع آوری، تجزیه و تحلیل و یکپارچه سازی داده ها برای سازمان های بزرگ مفید هستند. آن ها را می توان در تمام عناصر عملیات کلان داده، از جمله برچسب گذاری و تقسیم بندی داده ها، تجزیه و تحلیل داده ها و شبیه سازی سناریو پیاده سازی کرد. در زیر چند نمونه برای نشان دادن نحوه استفاده از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل کلان داده ها آورده شده است: انجام تحقیقات بازار و تقسیم بندی مشتری ها داده های کلان مخاطب هدف، سنگ بنای هر کسب و کاری است. هر شرکتی برای موفقیت باید مخاطبان و بازاری را که می خواهد هدف قرار دهد، درک کند. به همین دلیل است که شرکت ها باید تحقیقات بازار را انجام دهند که بتوانند عمیقاً در ذهن مشتریان بالقوه کاوش کنند و داده های روشنگری ارائه دهند. یادگیری ماشین می تواند با استفاده از الگوریتم های نظارت شده و بدون نظارت برای تفسیر دقیق الگوها و رفتارهای مصرف کننده در این زمینه کمک کند. رسانه ها و صنعت سرگرمی از یادگیری ماشین برای درک علاقه و ناپسندی مخاطبان خود و هدف قرار دادن محتوای مناسب برای آن ها استفاده می کنند. بررسی رفتار مشتری یادگیری ماشین پس از ترسیم تصویری از مخاطبان هدف شما متوقف نمی شود. همچنین به کسب‌ و کار ها کمک می‌کند تا رفتار مخاطب را کشف کنند و چارچوبی محکم از مشتریان خود ایجاد کنند. این سیستم یادگیری ماشین که به مدل سازی کاربر معروف است، نتیجه مستقیم تعامل انسان و کامپیوتر است. داده ها را استخراج می کند تا ذهن کاربر را به خود جلب کند و شرکت های تجاری را قادر می سازد تا تصمیمات هوشمندانه بگیرند. فیسبوک، توییتر، گوگل و سایرین برای شناختن کاربران خود و ارائه پیشنهادات مرتبط به سیستم های مدل سازی کاربر متکی هستند. شخصی سازی پیشنهادات کسب و کارها باید پیشنهادات شخصی سازی شده را به مشتریان خود ارائه دهند. محصول یک شرکت چه یک گوشی هوشمند یا یک ویدیو های آموزشی، شرکت باید ارتباط قوی با کاربران خود برقرار کنند تا آنچه را که به آن‌ها مرتبط است ارائه دهند. در موتورهای توصیه‌ای بهتر است از یادگیری ماشین کلان داده ها استفاده شود. این کار زمینه را با پیش بینی های رفتار کاربر ترکیب می کند تا بر تجربه کاربر بر اساس فعالیت های آنلاین آنها تأثیر بگذارد. به این ترتیب، می‌تواند به کسب‌وکارها برای ارائه پیشنهادهای درستی که مشتریان جالب می‌دانند، قدرت دهد. نتفلیکس از سیستم های توصیه گر مبتنی بر یادگیری ماشینی استفاده می کند تا محتوای مناسب را به بینندگان خود پیشنهاد دهد. پیش بینی روند استفاده از کلان داده ها برای پیش بینی روند ها الگوریتم‌های یادگیری ماشین از داده‌های بزرگ برای یادگیری روندهای آینده و پیش‌بینی آن‌ها برای کسب‌ وکار ها استفاده می‌کنند. با کمک کامپیوترهای به هم پیوسته، یک شبکه یادگیری ماشین می تواند به طور مداوم چیزهای جدیدی را به تنهایی یاد بگیرد و مهارت های تحلیلی خود را هر روز بهبود بخشد. به این ترتیب، نه تنها داده ها را محاسبه می کند، بلکه مانند یک سیستم هوشمند رفتار می کند که از تجربیات گذشته برای شکل دادن به آینده استفاده می کند. یک برند کولر گازی می‌تواند برای پیش‌بینی تقاضا برای کولر گازی در فصل آینده و برنامه‌ریزی تولید خود، به یادگیری ماشین وابسته باشد. کمک به تصمیم گیری یادگیری ماشین از تکنیکی به نام تحلیل سری زمانی استفاده می کند که قادر است مجموعه ای از داده ها را با هم تجزیه و تحلیل کند. این یک ابزار عالی برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها است و تصمیم گیری برای آینده را برای مدیران آسان تر می کند. کسب و کار ها، به ویژه خرده فروشان، می توانند از این روش تقویت شده یادگیری ماشین برای پیش بینی آینده با دقت قابل توجهی استفاده کنند. الگوهای رمزگشایی الگو های رمز گشایی با کلان داده ها یادگیری ماشین می‌تواند برای رمزگشایی داده‌ها در صنایعی که درک الگوهای مصرف‌کننده می‌تواند منجر به پیشرفت‌های بزرگ شود، بسیار کارآمد باشد. به عنوان مثال، بخش هایی مانند مراقبت های بهداشتی و دارویی باید با داده های زیادی سروکار داشته باشند.