Машинное обучение изменило XXI век своей способностью записывать и обрабатывать огромные объемы данных. Он предоставляет способ автоматического поиска шаблонов и причин для данных.
Данные — это новая нефть
Отчет изнутри BIGDATA гласил: Если данные — это новая нефть, мы будем заняты. В нем говорится, что, когда руководители предприятий и эксперты по ИИ говорят, что данные — это новая нефть, они имеют в виду топливо для нашей информационной экономики; единственный крупнейший двигатель инноваций.
Так почему огромный спрос? Согласно Блогу Alexa, это относится к последнему десятилетию, когда произошел массовый взрыв как данных, генерируемых, так и сохраняемых компаниями. В настоящее время компании полностью осознают ценность данных для прогнозов и производительности. Спрос на аналитиков данных / инженеров / ученых растет, однако становится все более и более важным, чтобы более широкая сторона могла понимать и формулировать проблемы науки о данных. Ли и Стронг отметили, что знание рабочих процессов является необходимым условием для выполнения работы, мы исследуем, влияет ли определенный вид знания, знание-почему, на производительность труда и имеют ли значение знания, которыми обладают различные рабочие роли, для выполнения работы.
Визуализация данных
Наем эксперта по данным стоит дорого, предложение ограничено, а необходимый домен большой. Понимание промежуточных процессов, необходимых для построения модели машинного обучения, может оказаться экономически эффективным и способствовать получению более точных результатов. Вот где роль визуализации данных вступает в игру. Используя методы визуализации данных, мы можем рассказать целевой аудитории гораздо больше об их данных. Визуализация данных делает данные более доступными и менее запутанными, будь то с помощью программного обеспечения, такого как таблица, или просто с помощью кодирования с использованием гистограмм, графиков корреляции и алгоритмов, таких как анализ основных компонентов и борута. Используя графику, вы можете показать шаблоны, тенденции, корреляции и отношения, что упрощает понимание ваших дальнейших шагов.
Проводя визуализацию данных до найма эксперта по данным, команда может лучше понять, какую именно проблему они хотят решить, и нужно ли им нанимать эксперта по данным или они могут решить это самостоятельно. Визуализация данных также может стать ступенькой в процессе сбора и очистки данных. Вы можете визуализировать, как ваш сбор данных влияет на вашу модель машинного обучения, имея неправильные значения, отсутствующие данные, выбросы и т. д.
Анаэко знает, что для понимания проблемы иногда нужно прибегнуть к несложному языку визуализации данных, упрощая все до понятной концепции. Мы стремимся находить ценные сведения в данных и использовать их для улучшения качества государственных услуг. Если вам нужна дополнительная информация об услугах передачи данных, свяжитесь с нами!
Первоначально опубликовано на https://content.anaeko.com.
