通过机器学习和AI增强数据分析

一些全球最大的数据分析提供商如何利用机器学习来增强其产品?

最近的研究表明，使用分析进行决策的公司的利润要比不使用决策的公司高6%。在业务运营中利用分析可以通过多种方式使公司受益，包括主动和预期需求的能力，减轻风险，提高产品质量和个性化以及优化客户体验。

由于这些好处，技术行业已经看到微软，亚马逊和IBM等巨头加大了对大数据的投资，预计到2023年该行业的价值将超过2.73亿美元。

什么是机器学习?如何将其应用于数据分析?

IBM将机器学习描述为一种人工智能形式，它使系统能够从数据中学习而不是通过显式编程。

随着算法吸收训练数据，然后有可能基于该数据生成更精确的模型。机器学习模型是使用数据训练机器学习算法时生成的输出。训练后，为模型提供输入时，将为您提供输出。例如，预测算法将创建一个预测模型。然后，当您向预测模型提供数据时，您将收到基于训练模型的数据的预测。” IBM解释说。

此技术用于提高预测模型的准确性。根据业务问题，有四种利用机器学习和数据的方法。

监督学习

监督学习通常从建立的数据集和对数据集如何分类的理解开始。监督学习会发现数据中的模式，然后将其应用于分析过程。

无监督学习

当问题需要大量未标记数据时，可以使用这种方法。理解此数据的含义需要算法根据发现的模式或聚类对数据进行分类。这种学习形式无需人工干预即可进行。

强化学习

强化学习是一种行为学习方法。通过从数据分析中接收反馈，该算法可指导用户获得最佳结果。但是，强化学习与其他类型的学习不同，这是因为系统没有使用样本数据集进行训练，而是通过反复试验来学习。

深度学习

深度学习方法在连续的层中合并了神经网络，以迭代方式从数据中学习。这种形式的机器学习对于从非结构化数据中学习模式特别有用。深度学习的复杂神经网络旨在模拟人脑的工作方式。

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